本文介绍了维栅格地图构建中的关键步骤——视差图和点云图，阐述了它们在立体视觉、三维重建中的应用。通过OpenCV和Open3D库的代码示例，展示了如何计算视差图并生成点云图，以获取环境的深度和三维信息。
随着机器人技术的快速发展，维栅格地图构建成为了一种重要的环境感知手段。在维栅格地图的构建过程中，视差图和点云图是两个关键步骤。本文将重点介绍视差图和点云图的概念，并给出相应的源代码示例。
一、视差图
视差图（Disparity Map）是指在立体视觉中用来表示不同视点下对应像素之间的位移差异的图像。视差图常用于立体匹配、三维重建等领域。
在维栅格地图的构建中，通过获取相邻帧之间的视差图，可以得到目标在机器人坐标系下的三维位置信息。下面是一个简单的视差图计算的代码示例：
import cv2
def compute_disparity(image_left, image_right):
# 转换为灰度图像
gray_left = cv2
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