解释 filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r)

这代码使用了 `uniform_filter` 函数来对图像进行值滤波操作。

_filter` 函数是 `ipy.ndimage` 模块中的一个函数用于对输入的均值滤波。采用了滑动窗的方法，将窗口的元素取平值，并将结果赋值给对应输出数组。

具体，代码中的 `.uniform_filter(im_l, wid mean_l)` 和 `filters.uniform_filter(im_r, wid mean_r)` 分别对输入图像 `im_l` `im_r` 进均值滤波操作，并将结果到 `mean_l` 和 `mean_r` 数组。

其中，`wid`滑动窗口的，用于指定窗的尺寸。`_l` 和 `mean_r` 是输出数组，用于保存滤波后的图像均值结果。

通过对图像进行均值滤波，可以平滑图像并减少图像中的噪声。这在某些图像处理任务中是很常见的预处理步骤

相关问题

解释 for displ in range(steps): filters.uniform_filter(np.roll(norm_l, -displ - start) * norm_r, wid, s) filters.uniform_filter(np.roll(norm_l, -displ - start) * np.roll(norm_l, -displ - start), wid, s_l) filters.uniform_filter(norm_r*norm_r,wid,s_r) dmaps[:,:,displ] = s / sqrt(s_l * s_r) return np.argmax(dmaps, axis=2)

这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续，用于计算深度平面的视差图像。

首先，通过一个`for`循环遍历视差值的范围，即`range(steps)`。在每一次循环中，当前的视差值被赋值给变量`displ`。

然后，通过`np.roll`函数对归一化的左图像进行滚动操作，使其与右图像对齐，并与右图像进行逐元素相乘。这样得到的结果再经过平均值滤波操作，使用`filters.uniform_filter`函数，并将结果保存在`s`数组中。

接着，再次使用`np.roll`函数对归一化的左图像进行滚动操作，并与自身进行逐元素相乘。同样，得到的结果经过平均值滤波操作，并将结果保存在`s_l`数组中。

然后，对右图像进行平方操作，并经过平均值滤波操作，将结果保存在`s_r`数组中。

最后，根据公式`(s / sqrt(s_l * s_r))`计算深度平面的视差图像，并将结果保存在`dmaps[:,:,displ]`中。

整个循环过程会不断更新`dmaps`数组中的每个位置的视差值。

最后，使用`np.argmax`函数沿着第三个维度（axis=2）找到具有最大值的索引，即得到了最终的视差图像。

函数将最终的视差图像作为输出返回。

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): """ 使用归一化的互相关计算视差图像 """ m,n = im_l.shape # 保存不同求和值的数组 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) # 保存深度平面的数组 dmaps = zeros((m,n,steps)) # 计算图像块的平均值 filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) # 归一化图像 norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r # 尝试不同的视差

这段代码定义了一个名为`plane_sweep_ncc`的函数，用于计算归一化互相关来生成视差图像。

函数的输入参数包括`im_l`和`im_r`，分别表示左右图像。`start`表示开始的视差值，`steps`表示视差搜索的步长，`wid`表示用于计算图像块平均值的窗口大小。

函数首先获取输入图像的形状，即图像的行数和列数，并创建了一些用于保存计算过程中的中间结果的数组：`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`和`s_r`。

接下来，函数使用`uniform_filter`函数对左右图像进行均值滤波，得到图像块的平均值，并将结果保存在`mean_l`和`mean_r`数组中。

然后，函数将原始图像减去均值图像，得到归一化后的图像，并分别保存在`norm_l`和`norm_r`数组中。

最后，函数使用一个循环尝试不同的视差值，并通过归一化互相关计算来计算深度平面，并将结果保存在`dmaps`数组中。

该函数的目的是通过归一化互相关计算来估计左右图像之间的视差信息，并生成视差图像。