sgbm算法的python
时间: 2025-01-15 18:16:52 浏览: 57
### 关于SGBM算法的Python实现
#### 创建立体匹配对象
`cv2.StereoSGBM_create()` 函数用于创建半全局块匹配 (Semi-Global Block Matching, SGBM) 的立体匹配类实例。此函数允许通过指定多个参数来配置立体匹配过程，其中 `minDisparity`, `numDisparities`, 和 `blockSize` 是最为重要的几个参数[^3]。
```python
import cv2
import numpy as np
stereo = cv2.StereoSGBM_create(
minDisparity=0,
numDisparities=16*8, # must be divisible by 16 and greater than zero
blockSize=9,
P1=8 * 3 * 3 ** 2,
P2=32 * 3 * 3 ** 2,
disp12MaxDiff=1,
uniquenessRatio=10,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32
)
```
#### 加载并处理图像对
为了执行双目测距，需要准备一对校准过的左右视图作为输入给上述创建的对象。通常情况下，这些图片应该已经过预处理阶段，比如矫正畸变等操作[^4]。
```python
imgL = cv2.imread('left_image.png', 0)
imgR = cv2.imread('right_image.png', 0)
disparity_map = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0
```
#### 显示结果
最后一步是展示生成的距离图（即差异图），这可以通过 OpenCV 提供的功能轻松完成。此外还可以进一步转换成彩色版本以便更好地可视化效果[^5]。
```python
def convert_disparity_to_pseudocolor(disparity):
disparity_normalized = ((disparity - disparity.min()) *
(1/(disparity.max() - disparity.min()) * 255)).astype('uint8')
return cv2.applyColorMap(disparity_normalized, cv2.COLORMAP_JET)
disp_color = convert_disparity_to_pseudocolor(disparity_map)
cv2.imshow("Depth Map", disp_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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2. **procexp.exe**：这指的是实际的监控进程应用程序的可执行文件。EXE文件是Windows操作系统下的可执行程序文件，用户通过双击它可以启动应用程序。该程序可能包含了用于监控进程的核心功能，比如列出所有运行中的进程，显示它们的详细信息，进行性能分析等。
3. **Eula.txt**：这是一个文本文件，通常包含了最终用户许可协议（End-User License Agreement，EULA）。EULA是供应商和用户之间的法律协议，规定了软件的合法使用条件，包括用户能做什么和不能做什么，以及版权和担保声明。
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总体来说，上述文件信息所暗示的“超级好用的监控进程东东”可能是一个集多种功能于一身的进程监控工具，它能够帮助用户有效地管理和维护计算机系统，保障其稳定性和安全性。通过提供的文件列表，我们可以得知该工具附带详细的帮助文档，以及用户可能需要的许可协议，这体现了其对用户友好性和专业性的重视。
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