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

这段代码定义了一个名为`plane_sweep_ncc`的函数，用于计算归一化互相关来生成视差图像。

函数的输入参数包括`im_l`和`im_r`，分别表示左右图像。`start`表示开始的视差值，`steps`表示视差搜索的步长，`wid`表示用于计算图像块平均值的窗口大小。

函数首先获取输入图像的形状，即图像的行数和列数，并创建了一些用于保存计算过程中的中间结果的数组：`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`和`s_r`。

接下来，函数使用`uniform_filter`函数对左右图像进行均值滤波，得到图像块的平均值，并将结果保存在`mean_l`和`mean_r`数组中。

然后，函数将原始图像减去均值图像，得到归一化后的图像，并分别保存在`norm_l`和`norm_r`数组中。

最后，函数使用一个循环尝试不同的视差值，并通过归一化互相关计算来计算深度平面，并将结果保存在`dmaps`数组中。

该函数的目的是通过归一化互相关计算来估计左右图像之间的视差信息，并生成视差图像。

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解释def plane_sweep_gauss(im_l,im_r,start,steps,wid):

`plane_sweep_gauss`函数是用于计算深度平面的视差图像的另一个方法。与之前介绍的`plane_sweep_ncc`函数不同，这里使用了高斯加权和平滑操作。

函数的输入参数包括左右图像（`im_l`和`im_r`），起始视差值（`start`），视差值的范围（`steps`）以及平滑操作的窗口宽度（`wid`）。

函数中的变量定义和初始化与之前介绍的相似，包括中间变量数组`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`、`s_r`和`dmaps`。

接下来，与`plane_sweep_ncc`不同的是，使用了`filters.gaussian_filter`函数对左右图像进行高斯加权平滑操作。高斯滤波器可以平滑图像并减小噪声的影响。平滑后的结果保存在对应的`mean_l`和`mean_r`数组中。

然后，计算左右图像的差异，并进行平滑操作。这里使用了高斯平滑操作，将结果保存在`s`数组中。

接着，计算左图像的平方，并进行平滑操作，结果保存在`s_l`数组中。

再次，计算右图像的平方，并进行平滑操作，结果保存在`s_r`数组中。

最后，根据公式`(s / sqrt(s_l * s_r))`计算深度平面的视差图像，并将结果保存在`dmaps[:,:,displ]`中。

整个函数的目的是通过高斯加权和平滑操作，计算深度平面的视差图像，并将其作为输出返回。

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。