C++ 来自单个校准相机的两个连续帧的视差图。可能吗？

stereo_match.cpp将L和R图像转换为视差和点云。我想改编这个例子，从单个校准相机的两个连续帧计算视差和点云。可能吗？如果此示例不适用于我的范围，那么获取我想要的内容的步骤是什么？

如果相机（或场景）正在移动，则是使用立体系统上的视差贴图获取深度信息-场景中对象的距离。为此，您需要摄像机之间的距离，以便能够将视差信息转换为真实尺寸

另一方面，如果你有来自静态相机的连续帧，我想你需要它们之间的差异。您可以通过光流算法获得它。对图像中的每个像素计算密集光流，方法与视差相同，并输出运动方向和幅度。最常见的是稀疏-它们只跟踪一组“强”点或定义良好的点

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如果您有一个静态场景，但移动摄影机，模拟立体装备中的两个摄影机，则获得视差算法可能是有意义的

我想我们无法从单个摄像机计算出精确的视差图。在计算视差图时，我们基本上假设立体装配中两幅图像的垂直像素坐标相同，只有水平像素坐标变化，但在单目图像序列中，这可能不成立，因为相机在两个连续帧之间移动。

是，我移动校准过的相机，拍摄一个静止物体的视频。从这段视频的两个连续帧中获取视差图的步骤是什么？@Fobi-与立体声装置完全相同。确定匹配点（例如SURF）并求解摄影机位移向量，然后对于场景中的每个匹配点，您有一个视差和一个基线解算摄影机位移向量？你能说得更具体些吗？我必须使用什么OpenCV函数？