帮我写一段对SGBM双目测距算法调参的代码

这里是一个简单的SGBM双目测距算法调参的代码，供参考：

import cv2

# 读取左右视图图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# 定义SGBM算法的参数
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 16 * 5
block_size = 5
uniqueness_ratio = 5
speckle_window_size = 100
speckle_range = 32
disp12_max_diff = 1

# 初始化SGBM算法
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp, numDisparities=num_disp, blockSize=block_size,
                                P1=8 * 3 * window_size ** 2, P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                                disp12MaxDiff=disp12_max_diff, uniquenessRatio=uniqueness_ratio,
                                speckleWindowSize=speckle_window_size, speckleRange=speckle_range)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity', (disparity - min_disp) / num_disp)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)

在这个代码中，我们使用了cv2.StereoSGBM_create()函数来初始化SGBM算法。这个函数接受多个参数，包括：

- minDisparity：最小视差值。
- numDisparities：最大视差值减去最小视差值，即视差值的范围。
- blockSize：匹配块的大小。
- P1：惩罚系数1。
- P2：惩罚系数2。
- disp12MaxDiff：左右视差图之间的最大差异。
- uniquenessRatio：唯一性比率。
- speckleWindowSize：去除孤立点的窗口大小。
- speckleRange：孤立点的最大范围。
- preFilterCap：预处理滤波器的最大值。

你可能需要根据你的数据集和应用场景来调整这些参数。一般来说，你可以先尝试使用默认值，然后根据实际效果来微调参数。