python实现BM匹配算法

import numpy as np
import cv2
import time

#获取trackbar的值
def BM_update（val=0）:
    global BM_num
    global BM_blockSize
    BM_num = cv2.getTrackbarPos（“num_disp“ “BM_disparity“）  #
    BM_stereo.setNumDisparities（BM_num*16）
    BM_blockSize = cv2.getTrackbarPos（“blockSize“ “BM_disparity“）
    if BM_blockSize % 2 == 0:
        BM_blockSize += 1
    if BM_blockSize < 5:
        BM_blockSize = 5
    BM_stereo.setBlockSize（BM_blockSize）
    print（‘computing BM_disparity...‘）

    disparity = BM_stereo.compute（imgL imgR）
    disparity = cv2.normalize（disparity disparity alpha=0 beta=255
                              norm_type=cv2.NORM_MINMAX dtype=cv2.CV_8U）
    cv2.imshow（‘BM_disparity‘ disparity）


if __name__ == “__main__“:
    start = time.clock（）
    BM_num=2