立体匹配计算均方根误差代码

以下是一个简单的立体匹配计算均方根误差的Python代码：

import numpy as np

def compute_rms_error(disparity_map, ground_truth):
    """
    计算立体匹配的均方根误差

    :param disparity_map: 立体匹配生成的视差图
    :param ground_truth: 真实的视差图
    :return: 均方根误差
    """
    height, width = disparity_map.shape
    diff = np.square(disparity_map - ground_truth)
    rms_error = np.sqrt(np.sum(diff) / (height * width))
    return rms_error

这个函数接受两个参数：立体匹配生成的视差图和真实的视差图。它首先计算两个视差图之间的差异，然后计算均方根误差并返回结果。

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立体匹配计算均方根误差c++代码

以下是一个简单的Python代码，用于计算立体匹配的均方根误差（RMSE）：

import numpy as np

def stereo_matching_rmse(left_img, right_img, disparity):
    # 计算差异图
    diff = np.abs(left_img - np.roll(right_img, disparity))
    # 计算均方根误差
    rmse = np.sqrt(np.mean(diff**2))
    return rmse

其中，left_img和right_img分别是左右图像的灰度图像，disparity是视差（即左右图像中对应像素的水平位移量），函数返回RMSE值。请注意，此代码假定左右图像已经对齐，即不需要进行额外的图像对齐操作。