立體匹配是計算機視覺中的一個重要領域，旨在將從不同角度拍攝的圖像匹配起來，以創建類似人類視覺的3D效果。實現立體匹配的過程需要涉及許多步驟，包括雙目標定、立體校正、視差計算等。在這篇文章中，將介紹如何使用Python實現立體匹配的基本步驟和技巧。

下面的代碼實現了從相機標定到立體匹配的完整流程，下面將分別介紹各個函數的參數和輸出。

標定

首先，該程序需要用到以下庫：

numpy
cv2（OpenCV）
os

在程序開頭，需要定義一些變量來存儲標定圖片的路徑、棋盤格參數、角點坐標等等。具體介紹如下：

path_left="./data/left/"
path_right="./data/right/"

path_left和path_right是左右相機標定圖片文件夾的路徑。

CHESSBOARD_SIZE=(8,11)
CHESSBOARD_SQUARE_SIZE=15#mm

CHESSBOARD_SIZE是棋盤格內部角點的行列數，CHESSBOARD_SQUARE_SIZE是棋盤格內部每個小正方形的大小（單位為毫米）。

objp=np.zeros((CHESSBOARD_SIZE[0]*CHESSBOARD_SIZE[1],3),np.float32)
objp[:,:2]=np.mgrid[0:CHESSBOARD_SIZE[0],0:CHESSBOARD_SIZE[1]].T.reshape(-1,2)*CHESSBOARD_SQUARE_SIZE

objp是物理坐標系下每個角點的三維坐標，即棋盤格的位置。該變量在后續的相機標定以及立體匹配中都會被用到。

criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)

criteria是角點檢測的終止準則，一般都使用這個默認值。

img_list_left=sorted(os.listdir(path_left))
img_list_right=sorted(os.listdir(path_right))

img_list_left和img_list_right分別是左、右圖像的文件名列表，使用os.listdir()函數獲取。

obj_points=[]
img_points_left=[]
img_points_right=[]

obj_points、img_points_left和img_points_right分別是存儲每個標定圖片對應的物理坐標系下的角點坐標、左相機的像素坐標和右相機的像素坐標。這些變量同樣在后續的相機標定和立體匹配中用到。

接下來，程序讀取標定圖片并檢測角點。對于每幅圖片，程序執行以下操作：

img_l=cv2.imread(path_left+img_list_left[i])
img_r=cv2.imread(path_right+img_list_right[i])
gray_l=cv2.cvtColor(img_l,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_r=cv2.cvtColor(img_r,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

首先讀取左右圖像，然后將它們轉換為灰度圖像。

ret_l,corners_l=cv2.findChessboardCorners(gray_l,CHESSBOARD_SIZE,None)
ret_r,corners_r=cv2.findChessboardCorners(gray_r,CHESSBOARD_SIZE,None)

通過OpenCV的cv2.findChessboardCorners()函數檢測左右圖像上的棋盤格角點。這個函數的參數包括：

image：需要檢測角點的灰度圖像。patternSize：內部角點的行列數，即(CHESSBOARD_SIZE[1]-1, CHESSBOARD_SIZE[0]-1)。corners：用于存儲檢測到的角點坐標的數組。如果檢測失敗，則該參數為空（None）。flags：檢測時使用的可選標志。這個函數的返回值包括：

ret：一個布爾值，用于指示檢測是否成功。如果檢測成功，則為True，否則為False。corners：用于存儲檢測到的角點坐標的數組。接下來是亞像素級別的角點檢測。

cv2.cornerSubPix(gray_l,corners_l,(11,11),(-1,-1),criteria)
cv2.cornerSubPix(gray_r,corners_r,(11,11),(-1,-1),criteria)

這里使用了OpenCV的cv2.cornerSubPix()函數來進行亞像素級別的角點檢測。這個函數的參數包括：

image：輸入的灰度圖像。
corners：用于存儲檢測到的角點坐標的數組。
winSize：每次迭代中搜索窗口的大小，即每個像素周圍的搜索范圍大小。通常為11x11。
zeroZone：死區大小，表示怎樣的對稱性（如果有的話）不考慮。通常為(-1,-1)。
criteria：定義迭代停止的誤差范圍、迭代次數等標準，和以上的criteria一樣。

img_points_left.append(corners_l)
img_points_right.append(corners_r)

如果檢測到了左右圖像上的角點，則將這些角點的坐標存儲到img_points_left和img_points_right中。

cv2.drawChessboardCorners(img_l,CHESSBOARD_SIZE,corners_l,ret_l)
cv2.imshow("ChessboardCorners-Left",cv2.resize(img_l,(img_l.shape[1]//2,img_l.shape[0]//2)))
cv2.waitKey(50)

cv2.drawChessboardCorners(img_r,CHESSBOARD_SIZE,corners_r,ret_r)
cv2.imshow("ChessboardCorners-Right",cv2.resize(img_r,(img_r.shape[1]//2,img_r.shape[0]//2)))
cv2.waitKey(50)

在圖片上標出檢測到的角點，并在窗口中顯示。這里使用了cv2.drawChessboardCorners()函數，該函數的參數包括：

img：需要標定角點的圖像。patternSize：內部角點的行列數，即(CHESSBOARD_SIZE[1]-1, CHESSBOARD_SIZE[0]-1)。
corners：存儲檢測到的角點坐標的數組。patternfound：檢測到角點的標記，即ret。

程序接下來對雙目攝像機進行標定。

ret_l,mtx_l,dist_l,rvecs_l,tvecs_l=cv2.calibrateCamera(obj_points,img_points_left,gray_l.shape[::-1],None,None)
ret_r,mtx_r,dist_r,rvecs_r,tvecs_r=cv2.calibrateCamera(obj_points,img_points_right,gray_r.shape[::-1],None,None)

flags=0
flags|=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)
ret,M1,d1,M2,d2,R,T,E,F=cv2.stereoCalibrate(
obj_points,img_points_left,img_points_right,
mtx_l,dist_l,mtx_r,dist_r,
gray_l.shape[::-1],criteria=criteria,flags=flags)

這段代碼首先對左右相機進行單獨標定：

ret_l,mtx_l,dist_l,rvecs_l,tvecs_l=cv2.calibrateCamera(obj_points,img_points_left,gray_l.shape[::-1],None,None)
ret_r,mtx_r,dist_r,rvecs_r,tvecs_r=cv2.calibrateCamera(obj_points,img_points_right,gray_r.shape[::-1],None,None)

這里使用了OpenCV的cv2.calibrateCamera()函數對左右相機進行標定。這個函數的參數包括：

objectPoints：每幅標定圖片對應的物理坐標系下的角點坐標。
imagePoints：每幅標定圖片上檢測到的像素坐標。
imageSize：標定圖片的尺寸。
cameraMatrix：用于存儲標定結果的內參數矩陣。
distCoeffs：用于存儲標定結果的畸變系數。
rvecs：每幅標定圖片的外參數矩陣中的旋轉向量。
tvecs：每幅標定圖片的外參數矩陣中的平移向量。
這個函數的返回值包括：

ret：一個標志位，表示標定是否成功。
cameraMatrix：用于存儲標定結果的內參數矩陣。
distCoeffs：用于存儲標定結果的畸變系數。
rvecs：每幅標定圖片的外參數矩陣中的旋轉向量。
tvecs：每幅標定圖片的外參數矩陣中的平移向量。
然后對雙目攝像機進行標定：

flags=0
flags|=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)
ret,M1,d1,M2,d2,R,T,E,F=cv2.stereoCalibrate(
obj_points,img_points_left,img_points_right,
mtx_l,dist_l,mtx_r,dist_r,
gray_l.shape[::-1],criteria=criteria,flags=flags)

這里使用了OpenCV的cv2.stereoCalibrate()函數進行雙目攝像機標定。這個函數的參數包括：

objectPoints：每幅標定圖片對應的物理坐標系下的角點坐標。
imagePoints1：每幅標定圖片的左相機上檢測到的像素坐標。
imagePoints2：每幅標定圖片的右相機上檢測到的像素坐標。
cameraMatrix1：左相機的內參數矩陣。
distCoeffs1：左相機的畸變系數。
cameraMatrix2：右相機的內參數矩陣。
distCoeffs2：右相機的畸變系數。
imageSize：標定圖片的尺寸。
criteria：定義迭代停止的誤差范圍、迭代次數等標準。
flags：標定的可選標志。
這個函數的返回值包括：

ret：一個標志，表示標定是否成功。
cameraMatrix1：左相機的內參數矩陣。
distCoeffs1：左相機的畸變系數。
cameraMatrix2：右相機的內參數矩陣。
distCoeffs2：右相機的畸變系數。
R：旋轉矩陣。
T：平移向量。
E：本質矩陣。
F：基礎矩陣。

立體匹配

通過圖像標定得到的參數進行立體匹配的整個流程，如下：

首先，我們需要讀取左右兩張圖像：

img_left=cv2.imread("./left.png")
img_right=cv2.imread("./right.png")

其中，"./left.png" 和 "./right.png" 是放置左右圖像的路徑。這兩幅圖像是未經校正和矯正的圖像。

接下來，通過圖像標定得到相機的參數，根據得到的參數，將圖像進行去畸變：

img_left_undistort=cv2.undistort(img_left,M1,d1)
img_right_undistort=cv2.undistort(img_right,M2,d2)

在上述代碼中，M1、M2、d1、d2 是從雙目相機標定中獲得的參數。去畸變后的圖像 img_left_undistort 和 img_right_undistort 可供之后的操作使用。

然后，進行極線校正，以實現左右圖像在幾何上的一致性：

R1,R2,P1,P2,Q,roi1,roi2=cv2.stereoRectify(M1,d1,M2,d2,(width,height),R,T,alpha=1)
map1x,map1y=cv2.initUndistortRectifyMap(M1,d1,R1,P1,(width,height),cv2.CV_32FC1)
map2x,map2y=cv2.initUndistortRectifyMap(M2,d2,R2,P2,(width,height),cv2.CV_32FC1)
img_left_rectified=cv2.remap(img_left_undistort,map1x,map1y,cv2.INTER_LINEAR)
img_right_rectified=cv2.remap(img_right_undistort,map2x,map2y,cv2.INTER_LINEAR)

其中，R、T 是雙目相機標定得到的旋轉和平移矩陣， （width, height）是左右圖像的尺寸。R1、R2 是左右圖像的旋轉矩陣，P1、P2 是左右圖像的投影矩陣，Q 是視差轉換矩陣，roi1、roi2 是矯正后的圖像中可以使用的區域。

然后，將左右圖像拼接在一起以方便觀察：

img_stereo=cv2.hconcat([img_left_rectified,img_right_rectified])

接下來，需要計算視差圖：

minDisparity=0
numDisparities=256
blockSize=9
P1=1200
P2=4800
disp12MaxDiff=10
preFilterCap=63
uniquenessRatio=5
speckleWindowSize=100
speckleRange=32
sgbm=cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=minDisparity,numDisparities=numDisparities,blockSize=blockSize,
P1=P1,P2=P2,disp12MaxDiff=disp12MaxDiff,preFilterCap=preFilterCap,
uniquenessRatio=uniquenessRatio,speckleWindowSize=speckleWindowSize,
speckleRange=speckleRange,mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY)

disparity=sgbm.compute(img_left_rectified,img_right_rectified)

上面的代碼塊定義了使用的視差算法的參數，并使用了 SGBM（Semi Global Block Matching）算法計算了原始的視差圖。注意，由于使用的是16位的 SGBM 輸出，因此需要將它除以16。接下來，可以對視差圖進行 WLS 濾波，減少視差空洞：

#定義WLS濾波參數
lambda_val=4000
sigma_val=1.5

#運行WLS濾波
wls_filter=cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilterGeneric(False)
wls_filter.setLambda(lambda_val)
wls_filter.setSigmaColor(sigma_val)
filtered_disp=wls_filter.filter(disparity,img_left_rectified,None,img_right_rectified)
filtered_disp_nor=cv2.normalize(filtered_disp,filtered_disp,alpha=0,beta=255,norm_type=cv2.NORM_MINMAX,dtype=cv2.CV_8U)

上述代碼塊中，WLS 濾波為視差圖降噪，并進行平滑處理。這里使用了 cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilterGeneric 函數，創建一個生成 WLS 濾波器的對象 wls_filter，然后設置了濾波參數 lambda_val 和 sigma_val。filtered_disp 是經過濾波后的視差圖。filtered_disp_nor 是經過歸一化處理后的、用于顯示的視差圖。

最后，可以在窗口中顯示原始視差圖、預處理后的 WLS 濾波器的視差圖：

cv2.imshow("disparity",cv2.resize(disparity_nor,(disparity_nor.shape[1]//2,disparity_nor.shape[0]//2)))
cv2.imshow("filtered_disparity",cv2.resize(filtered_disp_nor,(filtered_disp_nor.shape[1]//2,filtered_disp_nor.shape[0]//2)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()