输入：

文件路径：

eval\data\stereo_flow
eval\results\eval_results\data：待评估算法所得到的稠密匹配结果。

eval\data\stereo_flow文件夹分组（ground truth）：

disp_noc：视差无遮挡的ground truth
disp_occ：视差包含遮挡的ground truth
disp_refl_noc：视差5pixel无遮挡的ground truth
disp_refl_occ：视差5pixel包含遮挡的ground truth
image_0：输入影像数据组

输出：

注：仅对image_0前20组图像进行详细的结果统计
disp_ipol：待评估视差图差值（rgb）
disp_orig：待评估视差图（rgb）
errors_img：误匹配影像
errors_noc_out：无遮挡误差计算结果
errors_occ_out：有遮挡误差计算结果
errors_noc_avg：无遮挡误差计算均值
errors_occ_avg：有遮挡误差计算均值
image_0
stats_noc_out：这组（设置上限20）影像无遮挡误差计算结果
stats_noc_avg：
stats_occ_out
stats_occ_avg

说明：

errors_noc_out、errors_occ_out、errors_noc_avg、errors_occ_avg

调用视差误差离群值函数（disparity errors outlier）

erros：12的数组
首先计算误差：d_err=gt-ipol（插值后的结果）：
首先循环每个像素点
如果gt有值
num_pixel++
在5pixel内依次比较d_err与【1，5】，如果误差大则在数组0，2，4，6，8对应的位置++（统计误差在【1，5】像素内的分布）
如果D_orig有效
num_pixel_result++
在5pixel内依次比较d_err与【1，5】，如果误差大则在数组1，3，5，7，9对应的位置++（统计误差在【1，5】像素内的分布）
（1）如果计算5pixel（refl）：
10，11 分别存放num_pixel、num_pixel_result
（2）如果计算1pixel：
0，2，4，6，8：0，2，4，6，8 / num_pixel
1，3，5，7，9：1，3，5，7，9 / num_pixel_result
10：num_pixels_result/ num_pixel
——error_occ_out、error_noc_out文件夹

调用视差误差均值函数（disparity errors average）

erros：2的数组
如果gt有真值
errors【0】+=d_err
num_pixel++
如果org有真值
errors【1】+=d_err
num_pixel_result++
（1）如果计算5pixel
0，1存放num_pixel、num_pixel_result
（2）如果计算1pixel
0，1存放errors【0】/num_pixel、errors【1】/num_pixel_result
——error_occ_avg、error_noc_avg文件夹

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输入：

文件路径：

eval\data\stereo_flow文件夹分组（ground truth）：

输出：

说明：

调用视差误差离群值函数（disparity errors outlier）

调用视差误差均值函数（disparity errors average）

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