sgbm python

引用\[1\]: 这段代码是使用Python中的OpenCV库实现了SGBM（Semi-Global Block Matching）算法来计算图像的视差图。SGBM是一种常用的立体匹配算法，用于计算左右两幅图像之间的视差信息。在代码中，首先读取了左右两幅图像，然后设置了一些参数，如窗口大小、最小视差和视差范围等。接下来，使用StereoSGBM_create函数创建了一个SGBM对象，并调用compute函数计算了视差图。最后，使用matplotlib库将视差图显示出来。\[1\]

引用\[2\]: 此外，代码中还增加了wls滤波来增强图像的连贯性。通过设置use_wls = True来使用wls滤波。wls滤波是一种基于加权最小二乘的滤波方法，可以减少视差图中的噪声并提高图像的质量。\[2\]

引用\[3\]: SGBM算法是一种基于动态规划的立体匹配算法，它存在拖尾效应，即在视差突变处容易产生错误的匹配。为了解决这个问题，可以使用半全局算法（Semi-Global Matching，SGM）。半全局算法通过利用多个方向上的信息来消除错误信息的干扰，从而减弱动态规划算法产生的拖尾效应。在半全局算法中，每个像素的最终匹配代价是所有路径信息的叠加，而每个像素的视差选择只是简单通过Winner Takes All（WTA）决定的。在代码中，动态规划的两个参数P1和P2是根据图像的通道数和SAD窗口大小设定的。\[3\]

综上所述，这段代码实现了使用SGBM算法计算图像的视差图，并通过wls滤波来增强图像的连贯性。同时，提到了半全局算法作为一种改进的立体匹配算法，用于减弱动态规划算法产生的拖尾效应。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv+python初探SGBM算法](https://blog.csdn.net/weixin_39585934/article/details/87998846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于python的opencv中SGBM立体匹配算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_43788282/article/details/128282455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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