怎么用OpenCV中的GPU模块做视差图，用Python写代码怎么实现用OpenCV中的GPU模块做视差图

使用OpenCV中的GPU模块进行视差图计算可以大大提高计算速度，以下是一个基本的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载左右两幅图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# 创建StereoBM对象
sbm = cv2.cuda.createStereoBM()

# 设置视差图计算的参数
sbm.setBlockSize(15)
sbm.setMinDisparity(0)
sbm.setNumDisparities(112)
sbm.setUniquenessRatio(10)
sbm.setSpeckleWindowSize(100)
sbm.setSpeckleRange(32)

# 将左右两幅图像上传到GPU
imgL_gpu = cv2.cuda_GpuMat()
imgL_gpu.upload(imgL)
imgR_gpu = cv2.cuda_GpuMat()
imgR_gpu.upload(imgR)

# 在GPU上计算视差图
disparity = sbm.compute(imgL_gpu, imgR_gpu)

# 将视差图下载到CPU并显示
disparity_cpu = disparity.download()
cv2.imshow('disparity', disparity_cpu)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了左右两幅图像，然后创建了一个StereoBM对象。接着，我们设置了视差图计算的参数，包括块大小、最小视差、视差范围、唯一性比率、检测到的噪声点的窗口大小和噪声点的视差范围。接着，我们将左右两幅图像上传到GPU，并在GPU上计算视差图。最后，我们将视差图下载到CPU并显示。

需要注意的是，为了使用GPU模块进行视差图计算，需要安装支持CUDA的OpenCV版本，并且需要有支持CUDA的GPU。