请使用python-opencv，得到视差值

首先，需要使用两张图像：左眼图像和右眼图像。这些图像可以来自立体相机或通过单个相机在不同位置拍摄。

以下是使用Python和OpenCV计算视差的示例代码：

import cv2

# 读取左眼图像和右眼图像
left_img = cv2.imread('left.png', 0)
right_img = cv2.imread('right.png', 0)

# 创建立体匹配对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# 计算视差图像
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

# 显示视差图像
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用`cv2.StereoBM_create`创建了一个立体匹配对象，它将计算视差。`numDisparities`参数控制了视差的范围，`blockSize`参数指定了用于匹配的窗口大小。然后，我们使用`stereo.compute`计算左右眼图像之间的视差，并将结果显示在屏幕上。

当运行此代码时，您应该看到一个黑白图像，其中较暗的区域表示较远的物体，较亮的区域表示较近的物体。视差的值表示左眼图像中的像素与右眼图像中相对应像素的水平偏移量。