解释sweep_values = {key: value["value"] for key, value in sweep_config.as_dict().items() if key != "_wandb"}

这是一个 Python 的字典推导式，它从 sweep_config 这个对象的字典形式中提取出键值对，并将其中的 value 字段的值存储到一个名为 sweep_values 的字典中，其中键名为原字典中的键名，如果键名为 "_wandb" 则不会被提取。

相关问题

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。

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。