本文介绍了多视图立体几何中的PatchMatchStereo算法，重点阐述了DSI（Disparity Space Image）和Cost Volume的概念及编程实现。通过使用numpy创建二维数组表示DSI，计算像素点的视差值；三维数组表示Cost Volume，衡量不同视差下的像素相似性。提供的Python代码示例展示了DSI和Cost Volume的计算方法，为实际应用提供基础。
PatchMatchStereo是一种用于多视图立体几何的算法，它使用了DSI（Disparity Space Image）和Cost Volume两个重要的概念。本文将详细介绍PatchMatchStereo算法的实现，包括DSI和Cost Volume的编程实现。
DSI（Disparity Space Image）是PatchMatchStereo算法中的关键概念之一。它表示了不同视图之间的视差空间，通过对每个像素点计算不同视图之间的视差值，构建了一个二维的视差空间图像。在编程实现中，可以使用numpy库创建一个与输入图像大小相同的二维数组来表示DSI。数组的每个元素对应于输入图像中的一个像素点，存储了该像素点在不同视图下的视差值。
下面是一个简化的Python代码示例，演示了如何计算DSI：
import numpy as np
def compute_DSI(left_image, right_image, max_disparity)
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