const auto br = img_right_[y * width_ * 3 + 3 * xr]; const auto gr = img_right_[y * width_ * 3 + 3 * xr + 1]; const auto rr = img_right_[y * width_ * 3 + 3 * xr + 2]; const float32 cost_ad = (abs(bl - br) + abs(gl - gr) + abs(rl - rr)) / 3.0f;

这段代码是计算左右两幅图像中对应像素点的颜色差异（即匹配代价），其中bl、gl、rl分别表示左图像中像素点的蓝、绿、红通道值，而br、gr、rr则表示右图像中像素点的蓝、绿、红通道值。这里通过abs函数计算两个像素点在蓝、绿、红通道上的差值的绝对值之和，然后再除以3.0f，得到的是两个像素点在三个通道上的平均差异值，即为其匹配代价。该匹配代价将用于计算图像间的视差（disparity）。