Python是一種流行的編程語言，適用于處理大量的數據和圖像處理。隨著計算機視覺技術的發展，Python也成為了一個用于立體視覺應用的強大工具。在本文中，我們將介紹如何使用Python進行立體視覺處理。

立體視覺是一種計算機視覺技術，其研究的是如何從多個視角捕捉的圖像中恢復出場景的深度信息。在立體視覺中，我們可以使用兩個或多個攝像機捕捉場景中的不同視角，然后使用算法來確定場景的深度信息。

Python中有許多庫可以用于立體視覺處理，例如OpenCV、numpy等。我們也可以使用其他工具，例如StereVision Toolkit、StereoSGBM等。這些庫提供了許多功能，例如圖像預處理、特征提取、匹配點、深度估計等。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv2.imread('img_left.png',0)
imgR = cv2.imread('img_right.png',0)
stereo = cv2.StereoSGBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()

上述代碼片段是使用Python和OpenCV庫計算圖像左右視角之間的深度圖像。首先，我們使用cv2.imread()方法讀取左右攝像機捕捉的圖像。然后，我們使用cv2.StereoSGBM_create()方法創建了一個StereoSGBM對象。該對象包括numDisparities和blockSize參數，用于確定匹配點的數量和塊的大小，以計算深度圖像。最后，我們使用plt.imshow()方法顯示深度圖像。

Python的立體視覺用途非常廣泛，例如在機器人導航、建筑測量、遙感等方面。卓越的性能和廣泛的應用使得Python在許多立體視覺應用中成為主流的工具。