Python+OpenCV学习（18）---双目视觉深度信息恢复

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

下面是利用python语言结合OpenCV进行深度信息恢复的代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Microcosm'

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img_L = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_l.png",0)
img_R = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_r.png",0)

stereo = cv2.StereoBM(cv2.STEREO_BM_BASIC_PRESET,16,15)
# stereo = cv2.createStereoBM(numDisparities=16, blockSize=15)  OpenCV 3.0的函数
disparity = stereo.compute(img_L, img_R)

plt.subplot(121),plt.imshow(img_L,'gray'),plt.title('img_left'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(disparity,'gray'),plt.title('disparity'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

结果图如下：