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变暗？

Question

当使用SGBM获取视差图时，如果我增加名为numisparities的参数，图片的左侧会变大。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，左侧图像中的像素 A 仅使用 numdisparity 参数在右侧图像中搜索。对于从左到右的搜索，左边的部分被丢弃。

为了填充这个区域，他们通常会同时进行左 w.r.to 右视差和右 w.r.to 左视差并进行 LR 一致性检查。