sgbm算法python

SGM（Semi-Global Matching）是一种用于计算立体视觉（Stereo Vision）中视差图（Disparity Map）的算法。SGM算法是由Hirschmuller等人于2005年提出的，相对于传统的匹配算法，SGM不仅能够处理大的视差范围，而且能够处理不同的纹理，同时能够处理噪声和遮挡情况。下面是一个简单的SGM算法的Python实现：

import numpy as np
import cv2

def sgm(left_img, right_img, max_disp):
    # 定义各种参数
    P1 = 10
    P2 = 120
    window_size = 5
    min_disp = 0
    left_matcher = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=min_disp,
        numDisparities=max_disp,
        blockSize=window_size,
        P1=P1,
        P2=P2,
        disp12MaxDiff=1,
        uniquenessRatio=10,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32
    )
    right_matcher = cv2.ximgproc.createRightMatcher(left_matcher)
    # 计算左视差图
    left_disp = left_matcher.compute(left_img, right_img)
    # 计算右视差图
    right_disp = right_matcher.compute(right_img, left_img)
    # 将左右视差图进行平均
    left_disp = np.int16(left_disp)
    right_disp = np.int16(right_disp)
    filtered_disp = cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(left_matcher)
    filtered_disp.setLambda(80000)
    filtered_disp.setSigmaColor(1.5)
    filtered_disp.setDepthDiscontinuityRadius(7)
    filtered_disp = filtered_disp.filter(left_disp, left_img, None, right_disp)
    return filtered_disp

这段代码使用了OpenCV库中的StereoSGBM_create和ximgproc.createRightMatcher函数来计算左右视差图，然后使用ximgproc.createDisparityWLSFilter函数对左视差图进行平滑处理，生成最终的视差图。其中，P1和P2分别表示平滑约束的两个参数，window_size表示窗口大小，min_disp和max_disp表示视差的最小值和最大值，uniquenessRatio表示唯一性约束的参数，speckleWindowSize和speckleRange表示去除小连通区域的参数。