视差图转深度图助力自动驾驶：为无人驾驶铺平道路，赋能智能交通

# 1. 视差图与深度图**

视差图和深度图是计算机视觉中用于表示三维场景深度信息的两种重要图像格式。视差图记录了场景中每个像素在不同视点下的位移，而深度图则直接表示每个像素到摄像机的距离。

视差图和深度图之间存在密切的关系。通过三角测量原理，可以将视差图转换为深度图。具体来说，对于同一场景中的两个视点，如果已知摄像机的位置和焦距，则可以根据视差计算出每个像素的深度。

# 2.1 立体视觉原理

立体视觉是人类和动物感知深度的一种能力，它是通过两只眼睛获取同一场景的不同视点图像，然后大脑将这两个图像融合处理，从而产生深度感知。

立体视觉的原理是基于三角测量原理。两只眼睛之间的距离称为基线，当观察同一个物体时，由于两只眼睛的位置不同，物体在视网膜上的成像位置也会不同，这种位置差异称为视差。视差的大小与物体到眼睛的距离成反比，因此通过测量视差，可以推算出物体到眼睛的距离，从而感知深度。

### 视差的计算

视差的计算可以通过以下公式得到：

disparity = (x_left - x_right) / baseline

其中：

* `disparity` 为视差
* `x_left` 为物体在左眼视网膜上的横坐标
* `x_right` 为物体在右眼视网膜上的横坐标
* `baseline` 为两只眼睛之间的距离

### 视差图

视差图是由视差值组成的图像，它反映了场景中每个像素点的视差大小。视差图可以直观地展示场景的深度信息，视差值越大，表示物体越近。

### 深度图

深度图是由深度值组成的图像，它反映了场景中每个像素点的深度信息。深度值表示物体到相机的距离，深度值越大，表示物体越远。

### 视差图与深度图的关系

视差图和深度图是密切相关的，可以通过以下公式将视差图转换为深度图：

depth = baseline / disparity

其中：

* `depth` 为深度值
* `baseline` 为两只眼睛之间的距离
* `disparity` 为视差值

# 3. 视差图转深度图的实践方法

### 3.1 基于匹配的深度估计

基于匹配的深度估计是视差图转深度图最经典的方法，其核心思想是通过寻找视差图中对应的像素点来计算深度值。

#### 3.1.1 窗口匹配

窗口匹配是一种局部匹配方法，它将视差图中的每个像素点与一个固定大小的窗口进行匹配。窗口内像素点的相似度通常使用归一化互相关（NCC）或互信息（MI）等度量标准来计算。

import numpy as np

def window_matching(left_image, right_image, window_size=5):
    """
    窗口匹配算法

    Args:
        left_image: 左视图图像
        right_image: 右视图图像
        window_size: 窗口大小

    Returns:
        视差图
    """

    height, width = left_image.shape[:2]
    disparity_map = np.zeros((height, width), dtype=np.float32)

    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 定义窗口
            window = left_image[i:i+window_size, j:j+window_size]

            # 遍历右视图图像中的窗口
            best_match = None
            best_score = -np.inf
            for k in range(width):
                right_window = right_image[i:i+window_size, k:k+window_size]
                # 计算窗口之间的相似度
                score = np.corrcoef(window.flatten(), right_window.flatten())[0, 1]
                if score > best_score:
                    best_match = k
                    best_score = score

            # 计算视差值
            disparity_map[i, j] = j - best_match

    return disparity_map

**代码逻辑解读：**

* 遍历左视图图像中的每个像素点。
* 为每个像素点定义一个窗口。
* 遍历右视图图像中的窗口，计算窗口之间的相似度。
* 选择相似度最高的窗口，计算视差值。

#### 3.1.2 全局优化

窗口匹配虽然简单高效，但容易产生错误匹配。全局优化方法通过考虑视差图的全局一致性来消除错误匹配。

import cv2

def global_optimization(disparity_map, window_size=5):
    """
    全局优化算法