请问BlendedMVS三个指标：1）终点误差(end point error, EPE)，即预测的深度图与深度图ground-truth的平均误差；2）大于1像素误差，即误差大于1个深度像素的比例；3）大于3像素误差的相关代码可以提供一下吗？

BlendedMVS中的这三个指标用于量化深度预测结果的准确性和细节：

1. **终点误差 (End Point Error, EPE)**：这是最基本的深度误差度量，计算的是预测深度值与真实深度值的平均差。通常以像素单位表示，数值越小，说明预测精度越高。

2. **大于1像素误差率 (Percentage of Pixels with Error > 1px)**：这个指标考察的是深度错误超过1个像素的情况占总像素数的比例，高比例意味着有很多区域的深度预测存在较大的偏差。

3. **大于3像素误差率 (Percentage of Pixels with Error > 3px)**：同理，这个指标更关注那些严重偏离真实值的预测点，这类错误可能影响最终的三维重建质量。

关于计算这些误差的简单代码片段（假设使用Python和深度学习库PyTorch为例）：

import torch

def calculate_epe(pred_depth, gt_depth):
    pred_depth = pred_depth.squeeze().cpu().numpy()
    gt_depth = gt_depth.squeeze().cpu().numpy()
    return np.mean(np.abs(pred_depth - gt_depth))

def error_rate(gt_depth, pred_depth, threshold=1):
    mask = np.abs(pred_depth - gt_depth) > threshold
    return mask.sum() / (gt_depth.shape[0] * gt_depth.shape[1])

# 使用上述函数，你可以分别计算EPE、1px误差率和3px误差率
epe = calculate_epe(pred_depths, ground_truth_depths)
error_1px = error_rate(ground_truth_depths, pred_depths, 1)
error_3px = error_rate(ground_truth_depths, pred_depths, 3)

请注意，这只是一个基本示例，实际代码可能需要根据你的数据格式进行调整。