5.總結/遇到的問題
一些相關概念
上述問題的解決辦法就是：使用視窗來進行匹配。
使用視窗進行匹配。對於左圖中的乙個畫素點（左圖中紅色方框中心），在右圖中從左到右用乙個同尺寸的視窗內的畫素和它計算相似程度，相似度的度量有很多種方法，比如 誤差平方和法（sum of squared differences，簡稱ssd），左右圖中兩個視窗越相似，ssd越小。ssd值最小的位置對應的畫素點就是最佳的匹配結果。這裡詳細使用的是ncc方法進行實驗。
左邊為影象i
1i_1
i1，右邊為影象i
2i_2
i2。影象i
1i_1
i1,藍色方框表示待匹配畫素座標（px
,py）
（px,py）
（px,py
）,影象i
2i_2
i2藍色方框表示座標位置為（px
,py）
（px,py）
（px,py
），紅色方框表示座標位置（px
+d,p
y）（px+d,py）
（px+d,
py）
通過上述匹配結果得到的視差d
dd，然後就可以根據上面講過的相似三角形原理反推出以左檢視為參考係的深度圖。
4.1 亮度不同，視窗大小相同
wid都等於9
小結：
4.2 大小不同，視窗寬度，光線相同
第二組：
同樣是在三組不同光線下的左右
但是這種組白色的物品很多，想看看色彩不好區分的時候實驗的結果
大小不同，視窗wid=9，光線相同
4.3 視窗大小不同，亮度相同
小結：
總結：
匹配流程
實驗中遇到的問題：
解決辦法：
scipy版本過高，降到1.2.1版本
pip install scipy==
1.2.1
分析原因：
視差範圍約束：
兩台攝像機之間具有一定的距離，
在沿極線搜尋時，搜尋的範圍應小於一定的閾值。
視差範圍約束限制了搜尋的範圍。
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