视差图只能得到像素点x，y没有z深度信息吧

视差图可以通过计算左右两张图像的像素点的差异来得到深度信息（即离相机的距离），因此它包含了一定的深度信息。但是，视差图仅仅提供的是一种近似的深度信息，因为它是通过像素点的差异来计算深度的，所以在处理视差图时需要考虑到误差的问题。如果需要更精确的深度信息，可以使用其他深度感知技术，比如结构光、TOF等。

相关问题

我需要python代码提取视差图的每个像素点的像素值

提取视差图的每个像素点的像素值需要先获取视差图。如果您已经有了视差图，可以使用OpenCV库的`cv2.imread()`函数读取图像。如果您还没有视差图，可以使用OpenCV库的`cv2.StereoBM_create()`函数计算视差图。以下是提取视差图每个像素点的像素值的Python代码示例：

import cv2

# 读取视差图
disparity = cv2.imread('disparity_map.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 获取视差图的高度和宽度
height, width = disparity.shape

# 遍历每个像素点，获取像素值
for y in range(height):
    for x in range(width):
        pixel_value = disparity[y, x]
        print('Pixel value at ({}, {}): {}'.format(x, y, pixel_value))

在上面的代码中，`disparity_map.png`是您的视差图文件名。`cv2.imread()`函数将视差图读入内存，并将其转换为灰度图像。`disparity.shape`获取视差图的高度和宽度。然后，使用两个嵌套的循环遍历每个像素点，并使用`disparity[y, x]`获取像素值。最后，可以使用`print()`函数输出每个像素点的像素值。

怎么根据视差计算出每个像素点的深度具体方法步骤

视差计算的具体步骤可以分为以下几个步骤：
1. 获取视差图：首先，需要获取一对图像，这些图像可以通过双目摄像头或者某种重叠投影的方式获得；
2. 匹配：使用特定的算法进行图像匹配，从而获得视差图；
3. 计算：使用特定的算法计算每个像素点的深度；
4. 分析：最后，进行结果分析，获得深度信息。