全局立体匹配算法在OpenCV中调用问题

我在查看OpenCV-cuda版支持的立体匹配算法时，发现其中包含了’createStereoBM’, ‘createStereoBeliefPropagation’, ‘createStereoConstantSpaceBP’, 'createStereoSGM’这四个模型，但是实际使用时发现了很多坑，多次搜索+询问gpt才发现是版本的坑。

    gpu_left = cv2.cuda_GpuMat(); gpu_left.upload(left_raw)
    gpu_right = cv2.cuda_GpuMat(); gpu_right.upload(right_raw)
    gpu_left_gray = cv2.cuda.cvtColor(gpu_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gpu_right_gray = cv2.cuda.cvtColor(gpu_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gpu_left_rect = cv2.cuda.remap(gpu_left_gray, left_map1_gpu, left_map2_gpu, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    gpu_right_rect = cv2.cuda.remap(gpu_right_gray, right_map1_gpu, right_map2_gpu, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    print(f"gpu_left_rect type : {gpu_left_rect.type()}, channels: {gpu_left_rect.channels()}, size: {gpu_left_rect.size()}")
    print(f"gpu_right_rect type : {gpu_right_rect.type()}, channels: {gpu_right_rect.channels()}, size: {gpu_right_rect.size()}")

    try:
        if gpu_left_rect is None or gpu_left_rect.empty():
            print("Error: gpu_left_rect is empty before creating gpu_disp.")
            sys.exit("Exiting due to empty rectified left image.")

    except Exception as e:
        print(f"Error creating GpuMat for disparity output: {e}")
        sys.exit("Exiting due to GpuMat creation error for disparity.")

    # --- 调用 compute 方法，将 gpu_disp 作为输出参数 ---
    try:
        gpu_disp = stereo_csbp.compute(gpu_left_rect, gpu_right_rect)
        # 有些接口可能还需要一个 stream 参数：
        # stereo_sgbm.compute(gpu_left_rect, gpu_right_rect, gpu_disp, cv2.cuda.Stream_Null())

        print("Disparity computation presumably successful (no immediate error).")
        print("Downloading disparity from UMat to CPU...")
        disp_16s = gpu_disp.download()
        disp = disp_16s.astype(np.float32) / 16.0
    except cv2.error as e:
        print(f"OpenCV Error during CSBP compute: {e}")
        # 进一步分析错误
        sys.exit("Exiting due to OpenCV error during compute.")
    except Exception as e:
        print(f"Generic Error during CSBP compute: {e}")
        sys.exit("Exiting due to generic error during compute.")

运行后报错，提示：

gpu_left_rect type : 0, channels: 1, size: (640, 480)
gpu_right_rect type : 0, channels: 1, size: (640, 480)
OpenCV Error during CSBP compute: OpenCV(4.10.0) /home/laplace/下载/opencv_contrib/opencv_contrib-4.10.0/modules/cudastereo/src/stereocsbp.cpp:333: error: (-213:The function/feature is not implemented) Not implemented in function 'compute'

Exiting due to OpenCV error during compute.

尚未找到合适的解决方法，只能考虑换一个模型…

目前我正在入门学习立体匹配算法（SGBM和深度学习方法），不过实际使用下来，在背景不固定的场景下，使用SGBM求深度Z的精度较高，但是视差效果图没有深度学习模型（我实验过RAFT-Stereo和StereoBase）平滑，欢迎一起入门探讨一下，希望大佬们可以指点一下深度学习模型的参数调整，我一直觉得深度学习模型的视差效果图更平滑，得到的深度信息Z应该也是更加精准的。

但目前我用200块买来的双目摄像头，在1.5m左右，使用SGBM求得的误差可以控制在3cm以内，但是采用深度学习模型的误差至少有5cm，我是否需要调整参数？还是需要通过数据集微调训练？

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后续

通过github提issue、上网搜、gpt等，总结应该是我在安装opencv-cuda编译时出现的某些错误导致，无奈还是换模型吧，全局立体匹配算法的实时性也不高.

后续换成了StereoSGM的gpu版本，推理速度从1.7ms缩减到1.3ms（cpu和gpu版本对比），有提升但不多，主要是换了模型马上就跑通了。