我一直在尝试阅读Stackoverflow问题，以便从左右立体图像对生成点云（x，y，z）坐标。
我还没有找到任何明确的解决方案，我在这里向社区寻求帮助。
问题陈述： 给定两个立体图像，从中生成3D（x，y，z）笛卡尔坐标点云，并在一种有助于完成这一点 - 云生成的方式，可以在一大堆（数千）立体图像对上工作
我的编程语言经验适合MATLAB，但我已经涉足Python，而C ++是有限的，但我也可以在这方面工作。
速度是这里的一个因素，因此我们的想法是找到一种连续通过这些对并生成点云的快速方法。
注意：我并不是要求BEST避免比较解决方案，我只是要求解决方案。
非常感谢！
编辑：在推荐使用OpenCV中的立体声块匹配实现之后，我可能会避开这种方法，因为我处理的地形图片的纹理存在很大差异。 / p>
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您可能想要的是“立体声块匹配”。如果您不想自己编写，OpenCV已准备好an implementation（即使是CUDA accelerated version）。