Python 是一種高級(jí)編程語言，其應(yīng)用廣泛，尤其在計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域中廣為人知。Python 在三維圖像處理的應(yīng)用中卓有成效，特別是在立體像對(duì)方面。立體像對(duì)是通過兩個(gè)或多個(gè)圖像進(jìn)行比較，以獲得場(chǎng)景的三維形狀信息的過程。

Python提供了幾種可用于立體像對(duì)的庫和工具。對(duì)于大多數(shù)人來說，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是這些中使用最多的庫之一。它是一個(gè)跨平臺(tái)庫，可用于處理視頻、圖像和實(shí)時(shí)流。

import cv2
img_left = cv2.imread('left_image.jpg')
img_right = cv2.imread('right_image.jpg')
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(gray_left, gray_right)
disparity_visual = cv2.normalize(src=disparity, dst=None, beta=0, alpha=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

以上代碼將左右兩張圖像加載并轉(zhuǎn)換成灰度格式。接著，利用 CV2 庫中的 StereoSGBM_create 函數(shù)來計(jì)算 Disparity Map（也稱為視差圖）。Disparity Map 顯示了相鄰像素點(diǎn)之間的距離，并用灰度值表示到相機(jī)的距離。最后，通過 normalize 函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為可視化圖像。

通過上述過程，我們已經(jīng)成功地從兩個(gè)圖像中計(jì)算出了立體視圖。這個(gè)過程可以進(jìn)一步擴(kuò)展以包括更多的攝像頭或更多的圖像，以得到更高精度的立體圖像信息。