基于OpenCV的差视差图

Question

我试图在python中使用openCV3计算视差图，但结果并不令人满意。我确保校准和校正正确完成：

利用这些校正后的图像，在Matlab中进行了视差函数的实验，效果很好。然而，opencv的输出看起来像梵高的paitning：

。在

下面是与视差相关的python代码：

block_matcher = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disp = block_matcher.compute(rectified_l, rectified_r)

有趣的是，差异的范围是[-16240]，但是，我希望它在[0,16]中，因为我将numDisparities设置为16。我是不是误解了数字稀缺性的概念？我尝试改变numDisparity和blockSize，但没有得到任何有意义的改进。在

如果你有什么想法请告诉我。在

Answer 1

我发现了到底发生了什么，以及为什么Matlab表现得更好。 在我的原帖中，视差图是用openCV的StereoBM方法得到的，而Matlab使用的是stereogbm。在我切换到立体GBM后，结果看起来好多了，和我从Matlab得到的一样。在