def normalize(volume, maxdisparity): return 255.0 * volume / maxdisparity def select_disparity(aggregation_volume): volume = np.sum(aggregation_volume, axis=3) disparity_map = np.argmin(volume, axis=2) return disparity_map啥意思

这段代码是用于视差估计（Stereo Matching）中的聚合过程中的后处理步骤。其中：

- `normalize(volume, maxdisparity)` 函数将聚合体积中的数值归一化到 [0, 255] 范围内，以便最后输出视差图像。
- `select_disparity(aggregation_volume)` 函数则是用于从聚合体积中找到最佳的视差值。聚合体积中的每个元素代表了在不同的视差值下，对应像素点的匹配程度得分。因此，将每个视差下的得分加和，即可得到一个二维的热图。最后，从这个热图中找到每个像素点得分最小的那个视差值，即为该像素点的视差值。这个过程可以用 `np.sum()` 和 `np.argmin()` 函数实现。