使用opencv中BM算法实现对三对双目图像的立体匹配，对比得到的视差图与ground truth的差异

好的，我知道了你的问题。首先，需要明确的是，本人是一个人工智能助手，无法直接获取你的ground truth数据，因此无法直接计算视差图与ground truth之间的差异。但是，我可以给你提供一些使用opencv中BM算法实现对双目图像进行立体匹配的步骤，以及如何计算视差图与ground truth之间的差异的思路。

1. 导入opencv库和图像

首先，需要导入opencv库，并读取左右两张双目图像：

import cv2
import numpy as np

# 读取左右两张双目图像
left = cv2.imread('left.jpg')
right = cv2.imread('right.jpg')

2. 图像预处理

在进行立体匹配之前，需要对图像进行预处理。这里我们可以使用opencv库中的`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像，并使用高斯滤波器对图像进行平滑处理：

# 将图像转换为灰度图像
gray_left = cv2.cvtColor(left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行高斯滤波
gray_left = cv2.GaussianBlur(gray_left, (5, 5), 0)
gray_right = cv2.GaussianBlur(gray_right, (5, 5), 0)

3. 立体匹配

使用opencv中的BM算法对双目图像进行立体匹配：

# 创建一个BM算法对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# 对左右两张图像进行立体匹配
disparity = stereo.compute(gray_left, gray_right)

其中，`numDisparities`表示图像中最大的视差值，`blockSize`表示匹配窗口的大小。

4. 计算差异

得到视差图后，我们可以将其与ground truth进行比较，计算它们之间的差异。具体方法可以使用opencv中的`cv2.absdiff()`函数计算两张图像的差异，并使用`cv2.mean()`函数计算差异的平均值：

# 读取ground truth图像
ground_truth = cv2.imread('ground_truth.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算视差图与ground truth之间的差异
diff = cv2.absdiff(disparity, ground_truth)
mse = cv2.mean(diff)[0]

print('Mean Squared Error:', mse)

其中，`mse`表示视差图与ground truth之间的均方误差。

需要注意的是，ground truth图像的大小和视差图的大小必须相同，否则无法计算它们之间的差异。

希望这些步骤和思路能够帮助到你，如果你还有其他问题可以随时问我。