双目立体视觉python实现

双目立体视觉的Python实现需要使用到一些计算机视觉相关的库，比如OpenCV、NumPy等。以下是一个简单的双目立体视觉实现的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入左右两张图片
left = cv2.imread('left.jpg')
right = cv2.imread('right.jpg')

# 转为灰度图
left_gray = cv2.cvtColor(left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
right_gray = cv2.cvtColor(right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建SIFT对象，用于提取特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 提取左右两张图片中的特征点及其描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(left_gray, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(right_gray, None)

# 创建FLANN匹配器对象
matcher = cv2.FlannBasedMatcher()

# 对两张图片中的特征点进行匹配
matches = matcher.match(des1, des2)

# 取最佳匹配的前100个点
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)[:100]

# 提取匹配点的坐标
pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 进行立体视觉匹配
F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1, pts2, cv2.FM_LMEDS)
pts1 = pts1[mask.ravel() == 1]
pts2 = pts2[mask.ravel() == 1]
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_gray, right_gray)

# 显示立体视觉重建结果
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体需求进行修改和优化。同时，双目立体视觉还有很多其他的实现方法和技巧，需要深入学习和掌握。