立体感的3D图像(包含左右眼)生成Red-Cyan分析图

现在在作3D的东西，得到左右两个视角的图，但不知道怎么来判断效果，不知道哪个结果更好，怎么办？现在整理了些方法，备份在此，供大家分享和讨论。

1.Red-Cyan anaglyph

      没有眼镜也没有关系，看视觉的一致性，视觉不一致，会带来retinal rivalry，我是这么理解的吧，如果object A在左视角出现，不在右视角出现，或者虽然都出现，但是二者形状改变等，左右眼融合得到3D时，就会很不舒服。

具体的话，看红绿色块的重叠情况。

1) vertical disparity，vertical disparity会带来3D fatigue(看3D会有明显的疲劳感).

比如：

2)monocular object violation，就是有可能object只在一个视角出现

上面2组对比，显然，Oure Result要比Baseline result好！

Code：

import cv
SHIFT=8

if __name__ == '__main__':
    import sys
    _, fname = sys.argv
    im  = cv.LoadImage(fname)

    size = cv.GetSize(im)
    width, height = size
    left  = cv.CreateImage(size, im.depth, im.nChannels)
    right = cv.CreateImage(size, im.depth, im.nChannels)
    anaglyph = cv.CreateImage((width - SHIFT, height), im.depth, im.nChannels)

    #
    # This would be easier if we had COI support for cv.Set, but it doesn't
    # work that way.
    # OpenCV uses BGR order (even if input image is greyscale):
    # http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html
    # red goes on the left, cyan on the right:
    # http://en.wikipedia.org/wiki/Anaglyph_image
    #
    b = cv.CreateImage(size, im.depth, 1)
    g = cv.CreateImage(size, im.depth, 1)
    r = cv.CreateImage(size, im.depth, 1)
    cv.Split(im, b, g, r, None)

    zeros = cv.CreateImage(size, r.depth, 1)
    cv.Merge(zeros, zeros, r, None, left)
    cv.Merge(b, g, zeros, None, right)

    #
    # cvRect is ( x, y, width, height ) and it MUST be a tuple, not a list
    # 
    cv.SetImageROI(left,  ( SHIFT, 0, width - SHIFT, height ))
    cv.SetImageROI(right, ( 0,     0, width - SHIFT, height ))
    cv.Add(left, right, anaglyph, None)

    cv.SaveImage('anaglyph.jpeg', anaglyph)

结果验证：

好啦，先更新到这里，以后有方法，在补充~