解释 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n))
时间: 2024-04-09 12:30:38 浏览: 21
这段代码创建了四个二维数组:mean_l、mean_r、s和s_l,它们的大小都是m行n列。
- mean_l是一个全零数组,用于存储计算过程中的左边均值。
- mean_r是一个全零数组,用于存储计算过程中的右边均值。
- s是一个全零数组,用于存储计算过程中的总和。
- s_l是一个全零数组,用于存储计算过程中左边像素值的平方和。
- s_r是一个全零数组,用于存储计算过程中右边像素值的平方和。
这些数组在某个图像处理算法或计算过程中可能会被用到。通过初始化为全零数组,可以在后续的计算中进行累加或累积操作。
相关问题
解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): m,n = im_l.shape mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) dmaps = zeros((m,n,steps)) filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r
这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续,它计算了归一化的互相关计算所需的中间变量。
首先,通过`im_l.shape`获取了左图像的尺寸,分别赋值给变量`m`和`n`。
接下来,创建了一些用于保存计算结果的数组:`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`、`s_r`和`dmaps`。这些数组的维度都是`(m, n)`,与左图像的尺寸相同。
然后,使用`zeros`函数创建了这些数组,并将它们初始化为全零。
接着,调用了`filters.uniform_filter`函数,对左右图像块进行平均值滤波操作。平均值滤波操作会计算图像块内像素值的平均值,并将结果保存到对应的`mean_l`和`mean_r`数组中。这里使用了`wid`作为滤波器的窗口宽度。
之后,通过将左右图像减去对应的平均值,得到了归一化后的图像,分别保存在`norm_l`和`norm_r`中。
这段代码的作用是计算归一化互相关计算所需的中间变量,为后续的步骤做准备。
解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): """ 使用归一化的互相关计算视差图像 """ m,n = im_l.shape # 保存不同求和值的数组 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) # 保存深度平面的数组 dmaps = zeros((m,n,steps)) # 计算图像块的平均值 filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) # 归一化图像 norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r # 尝试不同的视差
这是一个实现归一化互相关计算视差图像的函数。它的输入参数包括左图像(im_l)、右图像(im_r)、起始视差(start)、视差步长(steps)和图像块宽度(wid)。
函数首先获取左图像的尺寸(m、n),然后创建一些用于保存计算结果的数组:mean_l、mean_r、s、s_l、s_r和dmaps。mean_l和mean_r用于保存左右图像块的平均值,s用于保存互相关计算结果,s_l和s_r用于保存左右图像块的平方和,dmaps用于保存深度平面的视差图像。
接下来,函数使用uniform_filter函数计算图像块的平均值,并将结果保存到mean_l和mean_r中。uniform_filter函数是一个平滑滤波器,用于计算图像块内像素值的平均值。
然后,函数对左右图像进行归一化处理,将原始图像减去对应的平均值,得到norm_l和norm_r。
最后,函数尝试不同的视差值,并通过互相关计算得到深度平面的视差图像。具体的互相关计算过程在这段代码中没有给出。
总之,这个函数实现了归一化互相关计算视差图像的算法,并将结果保存在dmaps数组中。
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