探索三维世界的奥秘：OpenCV立体视觉算法详解，从双目立体到结构光

# 1. OpenCV立体视觉概述

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了一系列用于图像处理、视频分析和机器学习的算法和函数。立体视觉是计算机视觉的一个分支，它使用两个或多个摄像头来获取场景的3D信息。OpenCV提供了一系列立体视觉算法，用于从立体图像对中提取深度信息。

立体视觉算法通常分为两类：双目立体视觉和结构光立体视觉。双目立体视觉使用两个并排放置的摄像头，而结构光立体视觉使用一个摄像头和一个投影仪。这两种方法都使用三角测量原理来计算场景中点的深度。

# 2. 双目立体视觉算法

### 2.1 双目立体成像原理

#### 2.1.1 立体匹配算法

立体匹配是双目立体视觉算法的核心，其目的是找到左右图像中对应像素之间的对应关系。常见的立体匹配算法包括：

- **块匹配算法 (BM)**：将图像划分为小块，并根据块的相似性度量进行匹配。
- **半全局块匹配算法 (SGBM)**：在 BM 的基础上，使用全局代价聚合优化匹配结果。
- **图割算法 (GC)**：将匹配问题建模为图割问题，并使用最小割算法求解。

### 2.2 双目立体算法实践

#### 2.2.1 SGBM算法

SGBM 算法是一种基于全局代价聚合的立体匹配算法。其算法流程如下：

import cv2

def sgbm_stereo(left_image, right_image, num_disparities):
    """
    使用 SGBM 算法进行双目立体匹配

    Args:
        left_image: 左图像
        right_image: 右图像
        num_disparities: 视差范围

    Returns:
        视差图
    """

    # 创建 SGBM 对象
    sgbm = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=0,
        numDisparities=num_disparities,
        blockSize=5,
        P1=8 * 3 * window_size ** 2,
        P2=32 * 3 * window_size ** 2,
        disp12MaxDiff=1,
        uniquenessRatio=10,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32
    )

    # 计算视差图
    disparity_map = sgbm.compute(left_image, right_image)

    return disparity_map

**参数说明：**

- `minDisparity`：最小视差值
- `numDisparities`：视差范围
- `blockSize`：匹配块的大小
- `P1`：惩罚系数，用于控制匹配代价的平滑度
- `P2`：惩罚系数，用于控制匹配代价的差异性
- `disp12MaxDiff`：左右视差图最大差异
- `uniquenessRatio`：唯一性比率，用于控制匹配结果的唯一性
- `speckleWindowSize`：斑点窗口大小，用于去除噪声
- `speckleRange`：斑点范围，用于去除噪声

**代码逻辑分析：**

1. 创建 SGBM 对象，设置算法参数。
2. 使用 SGBM 对象计算视差图。
3. 返回视差图。

#### 2.2.2 BM算法

BM 算法是一种基于块匹配的立体匹配算法。其算法流程如下：

import cv2

def bm_stereo(left_image, ri