解释def NCC(img1,img2,avg_img1,avg_img2,disparity,NCC_value,deeps, threshold,max_d, min_rows, max_rows): #设立阈值 ncc_value = threshold if min_rows == 0: min_rows += 1 for i in range(3, max_rows - 3): for j in range(3, cols-3): if j < cols - max_d-3: max_d1 = max_d else: max_d1 = cols - j - 3 for d in range(4, max_d1):#减一防止越界 ncc1 = 0 ncc2 = 0 ncc3 = 0 for m in range(i-3, i+4): for n in range(j-3, j+4): ncc1 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc2 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img2[m, n] - avg_img2[i, j]) ncc3 += (img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc_b = math.sqrt(ncc2*ncc3) ncc_p_d = 0 if ncc_b != 0: ncc_p_d = ncc1/(ncc_b) if ncc_p_d > ncc_value: ncc_value = ncc_p_d disparity[i, j] = d NCC_value[i ,j] = ncc_p_d ncc_value = threshold print("iter{0}".format(i))

这段代码是一个用于计算图像间归一化互相关系数（Normalized Cross-Correlation Coefficient，NCC）的函数。函数的输入参数包括两张图像（`img1`和`img2`）、图像的平均值（`avg_img1`和`avg_img2`）、视差图（`disparity`）、NCC值（`NCC_value`）、迭代深度（`deeps`）、阈值（`threshold`）、最大视差值（`max_d`）、最小行数（`min_rows`）和最大行数（`max_rows`）。

函数通过嵌套的循环遍历每个像素点，计算其NCC值。首先，根据条件判断，确定最大视差值（`max_d1`）。然后，在视差范围内，通过两层嵌套的循环遍历一个7x7的窗口，分别计算互相关系数的三个分子项（`ncc1`、`ncc2`和`ncc3`）。接下来，计算归一化互相关系数的分母项，并进行平方根运算得到 `ncc_b`。然后，通过除法计算归一化互相关系数 `ncc_p_d`。如果 `ncc_p_d` 大于阈值 `ncc_value`，则更新最大的 `ncc_p_d` 值、视差图和NCC值。最后，将阈值重置为初始值。

函数的输出是更新后的视差图和NCC值。在循环的每次迭代中，会打印出当前的迭代次数。

请注意，这只是代码片段的一部分，可能还有其他相关的代码在外部定义。