stereo.py

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img_left = cv2.imread("l.jpg",0)
img_right = cv2.imread("r.jpg",0)
img_left = cv2.GaussianBlur(cv2.equalizeHist(img_left), (3,3), 0)
img_right = cv2.GaussianBlur(cv2.equalizeHist(img_right) ,(3,3), 0)
window_size = 1
stereo = cv2.StereoSGBM(
    minDisparity = 0,           # 視差の下限
    numDisparities = 32,        # 最大の上限
    SADWindowSize = window_size,# SADの窓サイズ
    uniquenessRatio = 2,        # パーセント単位で表現されるマージン
    speckleWindowSize = 2,      # 視差領域の最大サイズ
    speckleRange = 16,          # それぞれの連結成分における最大視差値
    disp12MaxDiff = 2,          # left-right 視差チェックにおけて許容される最大の差
    P1 = 8*3*window_size**2,    # 視差のなめらかさを制御するパラメータ1
    P2 = 32*3*window_size**2,   # 視差のなめらかさを制御するパラメータ2
    fullDP = True               # 完全な2パス動的計画法を使うならTrue
)
disp = stereo.compute(img_left, img_right)
disp = cv2.normalize(disp, alpha = 0, beta = 255, norm_type = cv2.NORM_MINMAX, dtype = cv2.CV_8U)
cv2.imshow("disp", disp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()