利用python學習OpenCV，個人感覺比較方便。函式的形式與C++基本相同，所以切換過來還是比較好的，對於像我這種對python不太熟練的人，使用python的整合開發環境PyCharm進行學習，可以設定斷點除錯，有助於我這類初學者理解掌握。

下面是利用python語言結合OpenCV進行深度資訊恢復的程式碼：

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Microcosm'

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img_L = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_l.png",0)
img_R = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_r.png",0)

stereo = cv2.StereoBM(cv2.STEREO_BM_BASIC_PRESET,16,15)
# stereo = cv2.createStereoBM(numDisparities=16, blockSize=15)  OpenCV 3.0的函式
disparity = stereo.compute(img_L, img_R)

plt.subplot(121),plt.imshow(img_L,'gray'),plt.title('img_left'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(disparity,'gray'),plt.title('disparity'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()