双目视差估计 SGBM 在 Python3 中的应用
双目视差估计是计算机视觉中的一个重要任务，它可以通过两个摄像头拍摄的图像之间的像素差异来获取场景的深度信息。在 Python3 中，我们可以使用 OpenCV 库中的 SGBM（Semi-Global Block Matching）算法来实现双目视差估计。本文将介绍 SGBM 算法的原理和在 Python3 中的应用。
SGBM 算法原理
SGBM 算法是一种基于块匹配的视差估计算法，它通过在左右图像中寻找相似的像素块来计算视差。具体来说，SGBM 算法会在两幅图像中选取一个像素块，在另一幅图像中搜索与之最相似的像素块，并计算它们之间的视差值。通过对整幅图像进行像素块匹配，可以得到整个图像的视差图。
SGBM 算法的主要参数包括视差范围、块大小、P1 和 P2 等。视差范围表示视差值的取值范围，块大小表示像素块的大小，P1 和 P2 是 SGBM 算法中的惩罚项。通过调节这些参数，可以得到不同精度的视差估计结果。
在 Python3 中实现 SGBM 算法
在 Python3 中，我们可以使用 OpenCV 库来实现 SGBM 算法。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 SGBM 算法进行双目视差估计：
import cv2
# 读取左右图像
left_image = cv2.imread('left.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建 SGBM 视差计算对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(
minDisparity=0,
numDisparities=16 * 5,
blockSize=15,
P1=8 * 3 * 15 ** 2,
P2=32 * 3 * 15 ** 2,
disp12MaxDiff=1,
uniquenessRatio=15,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32
)
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)
# 可视化视差图
cv2.imshow('Disparity Map', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例代码中，我们首先读取了左右图像，并使用 cv2.StereoSGBM_create 创建了一个 SGBM 视差计算对象。然后调用 stereo.compute 方法计算视差图，并将结果可视化显示出来。
甘特图
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title SGBM算法实现时间表
section 数据准备
数据采集 :done, 2022-10-01, 1d
数据预处理 :done, after 数据采集, 2d
section 算法实现
算法研究 :done, 2022-10-04, 2d
算法编码 :done, after 算法研究, 3d
section 结果分析
结果比对 :active, 2022-10-09, 2d
结果优化 :2022-10-11, 2d
在甘特图中，我们展示了实现 SGBM 算法的时间表。首先是数据准备阶段，包括数据采集和预处理；然后是算法实现阶段，包括算法研究和编码；最后是结果分析阶段，包括结果比对和优化。
序列图
sequenceDiagram
participant 用户
participant Python3
participant OpenCV
用户->>Python3: 导入OpenCV库
用户->>Python3: 读取
