disparity=np.zeros((size1,size2), dtype=np.uint8) #error_energy e=np.zeros_like(disparity) e_avg=np.ones_like(disparity) e_avg=e_avg*100000

这段代码创建了一个大小为(size1, size2)的用于存储视差值的数组disparity，数据类型为uint8。同时，创建了一个与disparity相同大小和数据类型的用于存储能量值的数组e，并将其所有元素初始化为0。另外，创建了一个与disparity相同大小和数据类型的用于存储平均能量值的数组e_avg，并将其所有元素初始化为100000。

相关问题

# 计算视差（disparity） disparity_map = np.zeros_like(gray_left, dtype=np.uint8) for match in good_matches: x1, y1 = kp1[match.queryIdx].pt x2, y2 = kp2[match.trainIdx].pt disparity_map[int(y1), int(x1)] = np.abs(x1 - x2) print(disparity_map)打印出来是空值

如果你在计算视差图时发现打印出来是空值，可能是因为视差计算的过程中出现了错误或者没有成功匹配到足够的特征点。
首先，你可以检查一下特征点匹配的过程，确保使用的特征点检测和匹配算法正确，并且匹配到了足够的特征点。你可以尝试打印一下good_matches列表，确认其中是否包含匹配的特征点。
其次，还需要确保图像的读取和预处理过程正确。你可以尝试打印一下gray_left和gray_right两个灰度图像，确认它们被正确地读取和转换。
最后，如果以上步骤都没有问题，那么可能是在计算视差时出现了错误。你可以尝试将disparity_map的数据类型改为float32，以避免在计算视差时出现截断。
请确保代码中的图像路径和参数设置正确，并检查以上步骤是否有误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便更好地帮助解决问题。