基于视差图的三维重建python

三维重建是指利用多幅图像或视频，通过计算机视觉技术将二维图像转换成三维物体模型的过程。其中，视差图是三维重建中的一个重要概念，它是指同一场景在不同视角下的两幅图像之间的像素偏移量。

在Python中，可以使用OpenCV和NumPy等库实现基于视差图的三维重建。具体步骤如下：

1. 读取左右视图图像

import cv2

left_img = cv2.imread('left.png', 0)
right_img = cv2.imread('right.png', 0)

2. 计算视差图

stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

其中，`numDisparities`指定了最大视差，`blockSize`指定了匹配块大小。

3. 根据视差图计算深度图

focal_length = 0.8 # 焦距
baseline = 0.16 # 基线长度
depth_map = focal_length * baseline / disparity

4. 可视化深度图

from matplotlib import pyplot as plt

plt.imshow(depth_map, cmap='gray')
plt.show()

需要注意的是，以上代码仅是基于视差图的简单三维重建示例，实际应用中需要根据具体场景进行参数调整和优化。同时，还可以使用更高级的算法，如基于深度学习的方法，来提高三维重建的精度和效率。