OpenCV でステレオマッチング（OpenCV，Python を使用）

前準備

Python の準備（Windows，Ubuntu 上）

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Ubuntu では，システム Pythonを使うことができる．Python3 開発用ファイル，pip, setuptools のインストール: 別ページ »で説明している．

【サイト内の関連ページ】

• Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
• Google Colaboratory の使い方など: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Python 開発環境のインストール

• Windows での Python 開発環境として，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での PyCharm のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での PyScripter のインストール: 別ページ »で説明している．

OpenCV Python のインストール

Python で OpenCV を動かすためのもの．

OpenCV Python のインストールは：別ページ »で説明1～2 コマンドの実行でインストールできる．

画像ファイル aloeL.jpg, home.jpg のダウンロード

• Windows の場合

  次のコマンドを実行．

  cd %LOCALAPPDATA%
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeL.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeR.jpg
  

• Ubuntu, RaspberryPi の場合

  次のコマンドを実行．

  sudo mkdir -p /usr/local/image
  cd /usr/local/image
  sudo chown -R $USER .
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeL.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeR.jpg
  

• Google Colaboratory の場合

  次のコマンドを実行．

  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeL.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeR.jpg
  

ステレオマッチングによる距離画像の生成

【サイト内の関連ページ】 ステレオ画像

1. Windows, Ubuntu, RaspberryPi の場合

   Jupyter Qt Consoleを起動

   jupyter qtconsole
   

2. Python プログラムの実行
   Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える．

   import os
   import numpy as np
   import cv2
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
   mono0 = cv2.cvtColor( cv2.imread(IMROOT + "aloeL.jpg"), cv2.COLOR_BGR2GRAY )
   mono1 = cv2.cvtColor( cv2.imread(IMROOT + "aloeR.jpg"), cv2.COLOR_BGR2GRAY )
   stereo = cv2.StereoBM_create(blockSize= 15, numDisparities=64)
   disparity = stereo.compute(mono0, mono1)
   map = ( disparity - np.min(disparity) ) / ( np.max(disparity) - np.min(disparity) )
   blur = cv2.GaussianBlur(map, (15, 15), 5)
   
   plt.style.use('default')
   plt.imshow(blur)
   plt.show()