帮我写一段用滑动进度条调整SGBM算法参数的代码

下面是基于OpenCV实现的使用滑动进度条调整SGBM算法参数的代码示例：

import cv2

# 定义窗口名字
window_name = 'SGBM Parameter Tuning'

# 初始化图像及SGBM算法参数
image_left = cv2.imread('left.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image_right = cv2.imread('right.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sgbm = cv2.StereoSGBM_create(
    minDisparity=0,
    numDisparities=16,
    blockSize=5,
    P1=8 * 3 * 5 ** 2,
    P2=32 * 3 * 5 ** 2,
    disp12MaxDiff=1,
    uniquenessRatio=10,
    speckleWindowSize=100,
    speckleRange=32,
    mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY
)

# 定义回调函数
def on_trackbar(val):
    sgbm.setMinDisparity(16)
    sgbm.setNumDisparities(val * 16)
    sgbm.setBlockSize(2 * val + 5)

    # 计算视差图并显示
    disparity = sgbm.compute(image_left, image_right)
    cv2.imshow(window_name, disparity)

# 创建窗口并添加滑动条
cv2.namedWindow(window_name)
cv2.createTrackbar('numDisparities', window_name, 1, 16, on_trackbar)
cv2.createTrackbar('blockSize', window_name, 1, 50, on_trackbar)

# 显示图像
cv2.imshow('left', image_left)
cv2.imshow('right', image_right)
cv2.imshow(window_name, sgbm.compute(image_left, image_right))

# 等待按下Esc键退出程序
while cv2.waitKey(0) & 0xff != 27:
    pass
cv2.destroyAllWindows()

注：这里的示例代码仅以SGBM算法中的部分参数为例，可根据需要自由添加和调整。