2019-9-29 opencv摄像机标定与三维重构4-Depth Map from Stereo Images立体图像中的深度图（视差图）

官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/dd/d53/tutorial_py_depthmap.html

上一节中，我们学习了极线约束的概念和相关术语。主要包含：如果我们有同一个场景的2幅图像，我们就可以直观的获得图像的深度信息。下图和其中的数学公式可以证明该理论。

上图是上一节2幅图像间对极几何关系的等价三角形。它的等价方程式如下
disparity=x−x′=BfZdisparity=x−x^′=\frac{Bf}{Z}disparity=x−x′=ZBf
x 和x’ 分别是图像平面中的点到3D 空间中的点和到摄像机中心的距离。B是2个摄像机之间的距离，f是摄像机之间的焦距。简而言之，上面的等价方程告诉我们点的深度Z和对应的图像点与其相机中心的距离x - x’成反比。根据上面公式，我们可以得到图像中所有像素点的深度。

现在我们就可以找到2个图像之间的匹配点了。我们已经了解了极线约束可以使这个操作更快更精确。一旦找到匹配，就可以获得视差（disparity）。

disparity:原意为“差异”，在立体视觉中称为视差，空间中一点，在左右目所成图像的横坐标之差。

关于视差概念，可以参见https://blog.csdn.net/weixin_40367126/article/details/90753760

以下代码是获得视差图。

视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像

图片下载在http://globalempiresoft.com/tools/AR/OpenCV-2.1.0/samples/c/

import cv2
import numpy as np
import glob
from matplotlib import pyplot as pltimgL = cv2.imread('scene_l.bmp',0)
imgR = cv2.imread('scene_r.bmp',0)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()

视差图结果如下

在上图中有很大的噪音。通过调整numDisparities和blockSize，可以获得更好的结果。
例子中使用图片如下

从视差图推导深度图参见https://www.jianshu.com/p/ee3872dc988b

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