如何在 OpenCV Python 中从立体图像创建深度图？

可以使用立体图像创建深度图。要从立体图像构建深度图，我们需要找到两幅图像之间的视差。为此，我们使用cv2.StereoBM_create()创建StereoBM类的对象，并使用stereo.comput()计算视差。其中stereo是创建的StereoBM对象。

步骤

要从立体图像创建深度图，您可以按照以下步骤操作：

导入所需的库OpenCV、Matplotlib和NumPy。确保您已安装它们。
使用cv2.imread()方法读取两张输入图像作为灰度图像。指定图像的完整路径。
创建一个 StereoBM 对象stereo = cv2.StereoBM_create()，传递所需的numDisparities和blockSize。
使用stereo.compute()计算输入图像之间的视差图。为了获得更好的结果，您可以调整numDisparities和blockSize的值。
可视化视差图（深度图）。

让我们看一些从立体图像创建深度图的示例。

示例

在此 Python 代码中，我们使用立体图像创建深度图。

# import required libraries
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# read two input images as grayscale images
imgL = cv2.imread('L.png',0)
imgR = cv2.imread('R.png',0)

# Initiate and StereoBM object
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# compute the disparity map
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()
disparity.shape

我们将在上述程序中使用以下图像作为输入文件：

输出

运行上述 Python 程序后，它将生成以下输出窗口：

让我们看另一个示例。

示例

在此 Python 代码中，我们使用两张立体图像创建深度图。

# import required libraries
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# read two input images
imgL = cv2.imread('aloeL.jpg',0)
imgR = cv2.imread('aloeR.jpg',0)

# Initiate and StereoBM object
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=128, blockSize=15)

# compute the disparity map
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
disparity1 = stereo.compute(imgR,imgL)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()