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 for displ in range(steps): filters.uniform_filter(np.roll(norm_l, -displ - start) * norm_r, wid, s) filters.uniform_filter(np.roll(norm_l, -displ - start) * np.roll(norm_l, -displ - start), wid, s_l) filters.uniform_filter(norm_r*norm_r,wid,s_r) dmaps[:,:,displ] = s / sqrt(s_l * s_r) return np.argmax(dmaps, axis=2)

这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续，用于计算深度平面的视差图像。

首先，通过一个`for`循环遍历视差值的范围，即`range(steps)`。在每一次循环中，当前的视差值被赋值给变量`displ`。

然后，通过`np.roll`函数对归一化的左图像进行滚动操作，使其与右图像对齐，并与右图像进行逐元素相乘。这样得到的结果再经过平均值滤波操作，使用`filters.uniform_filter`函数，并将结果保存在`s`数组中。

接着，再次使用`np.roll`函数对归一化的左图像进行滚动操作，并与自身进行逐元素相乘。同样，得到的结果经过平均值滤波操作，并将结果保存在`s_l`数组中。

然后，对右图像进行平方操作，并经过平均值滤波操作，将结果保存在`s_r`数组中。

最后，根据公式`(s / sqrt(s_l * s_r))`计算深度平面的视差图像，并将结果保存在`dmaps[:,:,displ]`中。

整个循环过程会不断更新`dmaps`数组中的每个位置的视差值。

最后，使用`np.argmax`函数沿着第三个维度（axis=2）找到具有最大值的索引，即得到了最终的视差图像。

函数将最终的视差图像作为输出返回。

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。