解释dmaps[:,:,displ] = s / sqrt(s_l * s_r)

这段代码对数组dmaps的特定切片进行赋值操作。dmaps的切片是通过使用冒号(:)在前两个维度上选择所有的元素，而在第三个维度上选择索引为displ的元素。

赋值操作的右侧是一个计算表达式，它将s除以sqrt(s_l * s_r)得到一个值。其中，s、s_l和s_r分别表示一些数值或数组。

这个操作的目的是将计算得到的值赋给dmaps切片中对应的元素，以更新该位置上的数值。具体的计算过程可能涉及到一些数学运算和数组操作，根据上下文而定。

相关问题

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): m,n = im_l.shape mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) dmaps = zeros((m,n,steps)) filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r

这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续，它计算了归一化的互相关计算所需的中间变量。

首先，通过`im_l.shape`获取了左图像的尺寸，分别赋值给变量`m`和`n`。

接下来，创建了一些用于保存计算结果的数组：`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`、`s_r`和`dmaps`。这些数组的维度都是`(m, n)`，与左图像的尺寸相同。

然后，使用`zeros`函数创建了这些数组，并将它们初始化为全零。

接着，调用了`filters.uniform_filter`函数，对左右图像块进行平均值滤波操作。平均值滤波操作会计算图像块内像素值的平均值，并将结果保存到对应的`mean_l`和`mean_r`数组中。这里使用了`wid`作为滤波器的窗口宽度。

之后，通过将左右图像减去对应的平均值，得到了归一化后的图像，分别保存在`norm_l`和`norm_r`中。

这段代码的作用是计算归一化互相关计算所需的中间变量，为后续的步骤做准备。

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): """ 使用归一化的互相关计算视差图像 """ m,n = im_l.shape # 保存不同求和值的数组 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) # 保存深度平面的数组 dmaps = zeros((m,n,steps)) # 计算图像块的平均值 filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) # 归一化图像 norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r # 尝试不同的视差

这是一个实现归一化互相关计算视差图像的函数。它的输入参数包括左图像（im_l）、右图像（im_r）、起始视差（start）、视差步长（steps）和图像块宽度（wid）。

函数首先获取左图像的尺寸（m、n），然后创建一些用于保存计算结果的数组：mean_l、mean_r、s、s_l、s_r和dmaps。mean_l和mean_r用于保存左右图像块的平均值，s用于保存互相关计算结果，s_l和s_r用于保存左右图像块的平方和，dmaps用于保存深度平面的视差图像。

接下来，函数使用uniform_filter函数计算图像块的平均值，并将结果保存到mean_l和mean_r中。uniform_filter函数是一个平滑滤波器，用于计算图像块内像素值的平均值。

然后，函数对左右图像进行归一化处理，将原始图像减去对应的平均值，得到norm_l和norm_r。

最后，函数尝试不同的视差值，并通过互相关计算得到深度平面的视差图像。具体的互相关计算过程在这段代码中没有给出。

总之，这个函数实现了归一化互相关计算视差图像的算法，并将结果保存在dmaps数组中。