Python是一种流行的编程语言，适用于处理大量的数据和图像处理。随着计算机视觉技术的发展，Python也成为了一个用于立体视觉应用的强大工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行立体视觉处理。

立体视觉是一种计算机视觉技术，其研究的是如何从多个视角捕捉的图像中恢复出场景的深度信息。在立体视觉中，我们可以使用两个或多个摄像机捕捉场景中的不同视角，然后使用算法来确定场景的深度信息。

Python中有许多库可以用于立体视觉处理，例如OpenCV、numpy等。我们也可以使用其他工具，例如StereVision Toolkit、StereoSGBM等。这些库提供了许多功能，例如图像预处理、特征提取、匹配点、深度估计等。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv2.imread('img_left.png',0)
imgR = cv2.imread('img_right.png',0)
stereo = cv2.StereoSGBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity,'gray')
plt.show()

上述代码片段是使用Python和OpenCV库计算图像左右视角之间的深度图像。首先，我们使用cv2.imread()方法读取左右摄像机捕捉的图像。然后，我们使用cv2.StereoSGBM_create()方法创建了一个StereoSGBM对象。该对象包括numDisparities和blockSize参数，用于确定匹配点的数量和块的大小，以计算深度图像。最后，我们使用plt.imshow()方法显示深度图像。

Python的立体视觉用途非常广泛，例如在机器人导航、建筑测量、遥感等方面。卓越的性能和广泛的应用使得Python在许多立体视觉应用中成为主流的工具。