给出使用python写出的实时检测距离的sgbm算法代码

以下是使用Python和OpenCV实现实时检测距离的SGBM算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取左右摄像头的图像
left_image = cv2.imread('left.jpg')
right_image = cv2.imread('right.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
left_gray = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
right_gray = cv2.cvtColor(right_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置SGBM算法参数
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 112 - min_disp
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
                                numDisparities=num_disp,
                                blockSize=window_size,
                                P1=8 * 3 * window_size ** 2,
                                P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                                disp12MaxDiff=1,
                                uniquenessRatio=10,
                                speckleWindowSize=100,
                                speckleRange=32)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_gray, right_gray)

# 根据视差图计算深度图
focal_length = 0.8  # 焦距
baseline = 0.1  # 立体相机基线
depth = focal_length * baseline / disparity

# 显示深度图
cv2.imshow('Depth Map', depth)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

说明：

1. 首先，我们读取左右摄像头的图像，并将它们转换为灰度图像。
2. 接下来，我们设置SGBM算法的参数。其中，`min_disp`表示最小视差，`num_disp`表示视差范围，`window_size`表示窗口大小，`P1`和`P2`分别是平滑惩罚和视差惩罚的参数，`disp12MaxDiff`表示左右视差图之间的最大差异，`uniquenessRatio`表示视差值唯一性的比率，`speckleWindowSize`和`speckleRange`是用于过滤视差图中孤立点的参数。
3. 然后，我们使用`stereo.compute()`方法计算视差图。
4. 最后，我们根据视差图计算深度图，并显示出来。

注意：在实际应用中，需要根据摄像头的参数和实际场景进行参数的调整。