def CostVolume(Cc, Ce, a1, a2, H, W, MaxDis): CostVolume = np.zeros(shape=(H, W, MaxDis), dtype=np.float32) CostVolume[:, :, :] = 2.0 Cc = Cc * (-1 / a1) Ce = Ce * (-1 / a2) CostVolume = CostVolume - np.exp(Cc) - np.exp(Ce) return CostVolume啥意思
时间: 2023-06-27 22:02:07 浏览: 46
这是一个用于计算立体视觉中成本体积(cost volume)的函数。其中:
- Cc和Ce分别表示左图和右图中的特征图,它们的形状是(H, W, D),其中H、W为特征图的高和宽,D为特征图的通道数,用来表示不同的特征。
- a1和a2是两个参数,用于对特征值进行归一化,使其在计算成本时具有相同的权重。
- H、W和MaxDis分别表示成本体积的高、宽和深度(即视差的最大值),它们的值分别等于左图或右图的特征图的高、宽和MaxDis。
- CostVolume是成本体积,它的形状是(H, W, MaxDis),用来表示在不同的视差下两个特征图之间的匹配程度。在函数开始时,它被初始化为一个全0的数组;然后,通过对Cc和Ce进行归一化和指数化处理,将它们的差异转化为匹配程度,并赋值给CostVolume中对应的位置。
最后,函数返回成本体积CostVolume。
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def Census(imL, imR, maxdis): H = imL.shape[0]; W = imL.shape[1] finalR = np.zeros(shape=(H, W, maxdis), dtype=np.float32) finalL = np.zeros(shape=(H, W, maxdis), dtype=np.float32) finalL[:, 0:4, :] = 64.0; finalL[:, (W - 4):W, :] = 64.0 finalL[0:3, :, :] = 64.0; finalL[(H - 3):H, :, :] = 64.0 finalR[:, :, :] = 64.0; count = 0.0啥意思
这段代码是定义了一个名为Census的函数,并且在函数内部对一些变量进行了初始化和赋值操作。
具体来说,代码中的变量imL和imR分别代表了两个输入的图像,maxdis则是最大视差值。函数中还定义了变量H和W,分别代表了输入图像的高度和宽度。
接下来,代码创建了三个三维数组finalL、finalR和count。其中,finalL和finalR用于存储左图和右图的Census变换结果,count则是一个计数器变量,用于记录当前处理的像素点数量。
在对finalL和finalR进行初始化时,代码赋予了一些初值,例如将finalL的前4列和后4列以及前3行和后3行的所有像素点全部赋值为64.0。
最后,函数返回了finalL和finalR两个数组。
def agglr(costVolume, color_left, color_right, maxDis, P1, P2, thres): H = costVolume.shape[0]; W = costVolume.shape[1] imgL = color_left.astype(np.float32); imgR = color_right.astype(np.float32) penalties = np.zeros(shape=(maxDis), dtype=np.float32) aggtwo = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggfour = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggtwo[:, 0, :] = costVolume[:, 0, :] aggfour[:, W - 1, :] = costVolume[:, W - 1, :]啥意思
这段代码是实现了一个聚合算法,用于计算左右两个图像之间的视差。其中,costVolume是一个三维的张量,表示各个像素点在不同视差下的代价值;color_left和color_right分别表示左右两张图像的像素值;maxDis表示最大视差值;P1和P2是用于计算代价值的参数;thres是一个阈值,用于控制是否聚合到更多像素。
代码中,首先获取图像的高度和宽度,将左右两张图像转换为浮点数类型。然后定义penalties、aggtwo和aggfour三个张量,分别用于存储惩罚、两个方向的聚合结果和四个方向的聚合结果。在第一列和最后一列分别初始化两个方向的聚合结果。