2. 图像对灰度化

任务说明

双目立体匹配通常基于灰度图像计算视差，因为灰度图仅保留亮度信息，可降低计算量并避免彩色通道间的干扰。本案例的目标是将一张双目图像（左视图与右视图并排存储）转换为单通道灰度图，并拆分保存为左右两个独立文件，为后续的代价计算、匹配等步骤提供标准输入。

实现方案

使用OpenCV读取图像后，先通过cv2.cvtColor将BGR彩色图转为灰度图；再根据图像宽度均分左右视图，分别保存为left_gray.png与right_gray.png。若输入本身已是灰度图，则直接拆分，不做重复转换。

代码实现

import cv2
import os

def convert_stereo_to_gray(input_path, output_dir="."):
    """
    将并排双目图像转换为灰度图并拆分为左右视图。

    Args:
        input_path: 输入图像路径（左右并排）
        output_dir: 输出目录，默认当前目录

    Returns:
        (left_path, right_path): 保存的左右灰度图路径
    """
    # 读取图像（支持彩色或灰度）
    img = cv2.imread(input_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    if img is None:
        raise FileNotFoundError(f"无法读取图像: {input_path}")

    # 若为彩色图(BGR)，转为灰度；若已是灰度则跳过
    if len(img.shape) == 3:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = img

    h, w = gray.shape
    # 双目图像左右等宽
    half_w = w // 2
    left = gray[:, :half_w]
    right = gray[:, half_w:]

    # 确保输出目录存在
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    left_path = os.path.join(output_dir, "left_gray.png")
    right_path = os.path.join(output_dir, "right_gray.png")
    cv2.imwrite(left_path, left)
    cv2.imwrite(right_path, right)

    return left_path, right_path

if __name__ == "__main__":
    # 示例：输入一张并排双目图像
    input_file = "stereo_pair.png"   # 请替换为实际图像路径
    out_dir = "./gray_output"
    lp, rp = convert_stereo_to_gray(input_file, out_dir)
    print(f"左视图已保存: {lp}")
    print(f"右视图已保存: {rp}")
    print(f"灰度图尺寸: {cv2.imread(lp, cv2.IMREAD_GRAYSCALE).shape[::-1]}")

落地与验证

运行方式：安装OpenCV（pip install opencv-python），将双目图像命名为stereo_pair.png置于脚本同目录，执行python stereo_gray.py。

验证方法：程序运行后检查输出目录gray_output下是否生成两个文件。用图像查看器打开left_gray.png与right_gray.png，确认二者均为单通道灰度图，且内容分别对应原始图像的左半部分与右半部分。若原始图像宽度为偶数，左右图宽度应各为原图一半；若为奇数，右图宽度为(w-1)//2，左图宽度为w//2，属正常截断。

判定标准：两张输出图像尺寸正确、无彩色信息（像素通道数为1），且左右视图内容与原始双目图像对应区域一致，即视为通过。