python - 在opencv SGBM中，当我使名为numDisparities的参数变大时，为什么视差图的左侧部分变暗？

Question

当使用SGBM获取视差图时，如果增加名为numisparities的参数，则图片的左侧部分会变大。这有什么问题吗？

numisparities=6*16

numisparities=12*16

numisparities=22*16

相关代码:

num = cv2.getTrackbarPos("num", "depth")
blockSize = cv2.getTrackbarPos("blockSize", "depth")
window_size = cv2.getTrackbarPos("windowSize","depth")
if blockSize % 2 == 0:
    blockSize += 1
if blockSize < 5:
    blockSize = 5


min_disp = 0
num_disp = 16 * num - min_disp
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
                               numDisparities=num_disp,
                               blockSize=blockSize,
                               P1=8 * 3 * window_size ** 2,
                               P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                               disp12MaxDiff=1,
                               uniquenessRatio=10,
                               speckleWindowSize=100,
                               speckleRange=32
                               )
disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0
disp = cv2.normalize(disparity, disparity, alpha=0, beta=255, 
norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

谢谢!!

Answer 1

这是因为搜索范围。立体匹配是使用视差数来完成的。换句话说，仅使用numdisparity参数在左图像中搜索左图像中的像素A。为了从左到右搜索，将丢弃左侧部分。

为了填充该区域，通常他们会同时向左和向右视差，并进行LR一致性检查。