在opencv-SGBM中，当我把名为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来获得视差图时，如果增加参数numisparities，pic的左边部分会变大。有什么问题吗？在

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！！在

Answer 1

这是因为搜索范围。立体匹配是利用视差数来完成的。换言之，左图像中的像素A仅通过numdisparity参数在右图像中搜索。从左向右搜索时，左部分被丢弃。在

为了填充这个区域，他们通常同时进行左视差到右视差和右视差到左视差，并进行LR一致性检查。在