sgm算法python实现

以下是一个简单的SGM算法的Python实现示例：

import numpy as np

def sgm_disparity_map(left_img, right_img, num_disparities=64, block_size=5, penalty=10):
    height, width = left_img.shape

    # 初始化视差图
    disparity_map = np.zeros_like(left_img)

    # 计算代价（cost）图
    cost = np.zeros((height, width, num_disparities))

    for d in range(num_disparities):
        for i in range(height):
            for j in range(width):
                if j >= d:
                    cost[i, j, d] = abs(int(left_img[i, j]) - int(right_img[i, j - d]))

    # 动态规划求解最小能量路径
    dp = np.zeros((height, width + 1, num_disparities))
    dp[:, 1:, :] = float('inf')

    for i in range(1, height + 1):
        for j in range(1, width + 1):
            for d in range(num_disparities):
                min_val = min(dp[i-1, j-1, max(d-1, 0):min(d+2, num_disparities)]) + cost[i-1, j-1, d] + penalty
                dp[i, j, d] = min(dp[i, j-1, d], dp[i-1, j, d], min_val)

    # 回溯最小能量路径并生成视差图
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            disparity_map[i, j] = np.argmin(dp[i+1, j+1]) - 1

    return disparity_map

以上是一个简单的SGM算法的实现，其中参数`left_img`和`right_img`分别为左右图像，`num_disparities`为视差的范围，`block_size`为块大小，`penalty`为平滑性约束的惩罚值。算法通过计算代价图，然后利用动态规划求解最小能量路径，并回溯最小能量路径生成视差图。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的优化和改进。