Opencv提供了一些用于实现立体视觉和深度图计算的功能，主要包括立体匹配算法和深度图计算算法。以下是一些常用的方法：

立体匹配算法：

StereoBM：基于块匹配的立体匹配算法，它计算两幅图像之间的视差图。StereoSGBM：基于Semi-Global Block Matching的立体匹配算法，与StereoBM相比，它具有更好的性能和更准确的结果。

深度图计算算法：

StereoBM和StereoSGBM都可以用来计算深度图。除此之外，Opencv还提供了一些其他的深度图计算算法，比如基于视差的三角测量法。

以下是一个使用Opencv实现立体视觉和深度图计算的示例代码：

import cv2# 读取左右视图img_left = cv2.imread('left.png', 0)img_right = cv2.imread('right.png', 0)# 创建StereoBM对象stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)# 计算视差图disparity = stereo.compute(img_left, img_right)# 将视差图转换为深度图depth_map = cv2.reprojectImageTo3D(disparity)# 显示深度图cv2.imshow('Depth Map', depth_map)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取左右视图的图像，然后创建一个StereoBM对象，并使用compute方法计算视差图。最后，使用reprojectImageTo3D方法将视差图转换为深度图，并显示出来。

通过上面的示例代码，可以实现基于Opencv的立体视觉和深度图计算。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。