写一个立体匹配算法评估的python程序

以下是一个简单的立体匹配算法评估的Python程序，其中使用了OpenCV库和Middlebury数据集。

import cv2
import numpy as np

# 读取左右视图和真实视差图
left = cv2.imread('left.png', 0)
right = cv2.imread('right.png', 0)
ground_truth = cv2.imread('disp.png', 0)

# 定义立体匹配算法
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left, right)

# 计算误差
error = np.abs(disparity - ground_truth)

# 计算平均误差和标准差
mean_error = np.mean(error)
std_error = np.std(error)

# 输出评估结果
print('平均误差：', mean_error)
print('标准差：', std_error)

在上述代码中，首先读取了左右视图和真实视差图，然后使用OpenCV的StereoBM_create函数创建了一个立体匹配算法对象。接着，调用算法的compute函数计算出视差图，并计算出误差。最后，计算平均误差和标准差，并输出评估结果。