sgbm算法python代码

SGMB算法（Semi-Global Matching）是一种用于立体匹配的算法，它可以用于生成视差图。下面是一个简单的SGMB算法的Python代码示例：

import cv2

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

# 创建SGMB对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=3)

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

# 可选：进行视差图的后处理
disparity_map = cv2.normalize(disparity_map, disparity_map, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

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

上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取了左右视图的图像。然后，通过`cv2.StereoSGBM_create`函数创建了一个SGMB对象，并设置了一些参数，如最小视差、视差范围和块大小等。接下来，调用`compute`方法计算视差图。最后，可以选择进行视差图的后处理，例如使用`cv2.normalize`函数将视差图进行归一化处理。最后，使用`cv2.imshow`函数显示视差图。