使用opencv中BM算法实现对三对双目图像的立体匹配
时间: 2023-07-25 12:09:25 浏览: 53
立体匹配是指在左右两张图像中找到相同的点,从而计算出它们之间的距离或深度。BM算法(Block Matching Algorithm)是一种常用的立体匹配算法,本文将介绍如何使用OpenCV中的BM算法实现对三对双目图像的立体匹配。
1. 读取图像
首先,我们需要读取三对双目图像(左视图、右视图和视差图)。可以使用OpenCV的imread函数来读取图像,如下所示:
```python
left_img = cv2.imread('left.jpg', 0) # 左视图
right_img = cv2.imread('right.jpg', 0) # 右视图
disparity_map = cv2.imread('disparity.jpg', 0) # 视差图
```
2. 设置BM算法参数
接下来,我们需要设置BM算法的参数。BM算法是一种基于块匹配的算法,它将左视图中的像素块与右视图中的像素块进行匹配,找到最佳的匹配点。在OpenCV中,可以使用StereoBM_create函数来创建BM算法对象,并设置一些参数,如下所示:
```python
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
```
其中,numDisparities表示最大视差值,blockSize表示匹配时使用的块大小。这些参数可以根据实际情况进行调整。
3. 进行立体匹配
准备工作完成后,我们就可以使用BM算法进行立体匹配了。在OpenCV中,可以使用stereo.compute函数计算左右视图之间的视差图,如下所示:
```python
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)
```
4. 显示结果
最后,我们可以使用imshow函数将左视图、右视图和视差图显示出来,如下所示:
```python
cv2.imshow('Left Image', left_img)
cv2.imshow('Right Image', right_img)
cv2.imshow('Disparity Map', disparity)
cv2.waitKey(0)
```
完整代码如下:
```python
import cv2
# 读取图像
left_img = cv2.imread('left.jpg', 0) # 左视图
right_img = cv2.imread('right.jpg', 0) # 右视图
disparity_map = cv2.imread('disparity.jpg', 0) # 视差图
# 设置BM算法参数
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
# 进行立体匹配
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)
# 显示结果
cv2.imshow('Left Image', left_img)
cv2.imshow('Right Image', right_img)
cv2.imshow('Disparity Map', disparity)
cv2.waitKey(0)
```
注意:在进行立体匹配时,左右图像的大小必须相同,且必须是灰度图像。视差图的像素值表示两个像素在左右图像中的距离差,可以根据需要进行单位转换。