SGBM获取视差图后进行消除视差图中的不一致性python

消除视差图中的不一致性通常通过视差平滑来实现，可以使用一些平滑滤波器，例如高斯滤波器。下面是一个使用OpenCV库实现的示例代码：

import cv2

# 读取左右视图图片
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# 计算视差图
window_size = 3
min_disp = 16
num_disp = 112 - min_disp
stereo = cv2.StereoSGBM_create(
    minDisparity=min_disp,
    numDisparities=num_disp,
    blockSize=window_size,
    P1=8 * 3 * window_size ** 2,
    P2=32 * 3 * window_size ** 2,
    disp12MaxDiff=1,
    uniquenessRatio=10,
    speckleWindowSize=100,
    speckleRange=32
)
disparity = stereo.compute(imgL, imgR)

# 消除视差图中的不一致性
disparity_filtered = cv2.GaussianBlur(disparity, (5, 5), 0)

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

在上面的代码中，首先使用SGBM算法计算出视差图，然后使用高斯滤波器对视差图进行平滑处理。可以调整高斯滤波器的参数来控制平滑程度，从而消除不一致性。