python sgbm

SGMB (Semi-Global Matching) 是一种用于计算视差图的算法，可以用于立体视觉中的深度估计。在 Python 中，你可以使用 OpenCV 库来实现 SGBM 算法。

下面是一个使用 OpenCV 实现 SGBM 算法的简单示例：

import cv2

# 读取左右图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', 0)
right_image = cv2.imread('right_image.png', 0)

# 创建 SGBM 算法对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create()

# 设置 SGBM 算法参数
sgbm.setMinDisparity(0)
sgbm.setNumDisparities(16)
sgbm.setBlockSize(5)
sgbm.setP1(8 * 3 * sgbm.getBlockSize()**2)
sgbm.setP2(32 * 3 * sgbm.getBlockSize()**2)
sgbm.setDisp12MaxDiff(1)
sgbm.setPreFilterCap(63)
sgbm.setUniquenessRatio(10)
sgbm.setSpeckleWindowSize(100)
sgbm.setSpeckleRange(32)
sgbm.setMode(cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY)

# 计算视差图
disparity_map = sgbm.compute(left_image, right_image)

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保已经安装了 OpenCV 库，并且将左右图像替换为你自己的图像路径。这段代码将计算视差图并显示结果。你可以根据需要调整 SGBM 算法的参数来获得更好的结果。