opencv StereoBM函数各个参数的含义

使用的opencv版本是4.5.4，StereoBM可设置的参数及其释意如下。

    /*匹配图像预处理*/
    bm->setPreFilterCap(63);//31//预处理滤波器的截断值，计算每个像素的x导数，并按[-preFilterCap, preFilterCap]间隔裁剪其值，结果值传递给 Birchfield-Tomasi 像素代价函数。
    bm->setPreFilterSize(7);//预处理滤波器窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5..21x21 之间，参数必须为奇数值
    bm->setPreFilterType(cv::StereoBM::PREFILTER_XSOBEL);//预处理滤波器类型，有两种可选类型:PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE（归一化响应） 或者 PREFILTER_XSOBEL （水平方向Sobel算子，默认类型）
    /*计算视差的参数*/
    //bm->setSmallerBlockSize(blockSize/2);//
    bm->setTextureThreshold(30);//低纹理区域的判断阈值，如果当前窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值，则该窗口对应的像素点的视差值为0
    bm->setUniquenessRatio(10);// 视差窗口范围内最低代价（指最好的结果）是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时，最低代价对应的视差值才是该像素点的视差，否则该像素点的视差为 0，一般5-15左右的值比较合适，代价是啥？
    bm->setBlockSize(blockSize);//  块大小，应为奇数，取值【3，11】比较合适，较大的块大小意味着更平滑但不太准确的视差图。 较小的块大小提供了更详细的视差图，但算法发现错误对应关系的机会更高。 
    bm->setDisp12MaxDiff(-1);//左视差图（直接计算得出）和右视差图（通过cvValidateDisparity计算得出）之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1，即不执行左右视差检查。
    bm->setMinDisparity(0);
    bm->setNumDisparities(numOfDisparities);//  搜索视差时的范围【MinDisparity，MinDisparity+numOfDisparities】，必须为16的整数倍
    /*视差图后处理*/
    //在算出初始视差图后会进行视差图后处理，包括中值滤波，连通域检测等。
    //中值滤波能够有效去除视差图中孤立的噪点，而连通域检测能够检测出视差图中因噪声引起小团块(blob)。
    //判断当前像素点四邻域的邻域点与当前像素点的差值diff，如果diff<speckRange，则表示该邻域点与当前像素点是一个连通域并设置一个标记。
    //然后再以该邻域点为中心判断其四邻域点，步骤同上。直至某一像素点四邻域的点均不满足条件，则停止。
    //然后判断被标记的像素点个数count，如果像素点个数count<=speckleWindowSize，则说明该连通域是一个小团块(blob)，因此
    //将当前像素点值设置为newValue（表示错误的视差值，newValue一般设置为负数或者0值）。否则，表示该连通域是个大团块，不做处理。
    //所有像素点处理后，满足条件的区域会被设置为newValue值，后续可以用空洞填充等方法重新估计其视差值。
    bm->setSpeckleRange(16);//在sgbm的官方参数介绍中说该值会被乘以16，设置为1或2比较合适，bm应该是没有乘以16
    bm->setSpeckleWindowSize(72);//检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查，否则取【50，200】内的值比较合适

参考文献：
opencv sgbm
opencv bm
opencv StereoBM各个参数的意义
OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比