ステレオマッチングによりステレオ画像から距離画像を求める（OpenCV，Python を使用）

前準備

Python のインストールと必要なPythonライブラリのインストール（Windows上）

1. Python のインストール

   注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

   winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

   1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
   2. winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：

      winget --version
      

      
   3. Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）．

      winget install --scope machine Python.Launcher
      winget install --scope machine Python.Python.3.12
      

2. 必要なPythonライブラリのインストール
   1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
   2. 以下のコマンドを実行し，必要なライブラリをインストールする．

      pip install -U opencv-python opencv-contrib-python
      

【関連する外部ページ】

• Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：別ページ »

このページで説明のために使用する画像

1. まず、C:\image のような作業用のディレクトリ（フォルダ）を作る
   
2. 次の Web ページを開く

   https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data

3. aloeL.jpg, alorR.jpg の2つをダウンロードし、C:\image の下に保存

ステレオマッチングによりステレオ画像から距離画像を求める

1. Python プログラムの実行

   Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

2. 次を実行

   import cv2
   import numpy as np
   
   imgL = cv2.imread("C:/image/aloeL.jpg")
   imgR = cv2.imread("C:/image/aloeR.jpg")
   
   # disparity range is tuned for 'aloe' image pair
   window_size = 3
   min_disp = 16
   num_disp = 112-min_disp
   stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = min_disp,
       numDisparities = num_disp,
       blockSize = 16,
       P1 = 8*3*window_size**2,
       P2 = 32*3*window_size**2,
       disp12MaxDiff = 1,
       uniquenessRatio = 10,
       speckleWindowSize = 100,
       speckleRange = 32
   )
   
   print('computing disparity...')
   disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0
   
   cv2.imshow('disparity', (disparity-min_disp)/num_disp)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

   

   画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる