双目视觉原理及流程详解：点云

双目视觉是一种仿生学视觉系统，通过模拟人类双眼观察环境的方式来获取三维信息。其中，点云是双目视觉中常用的数据表示形式，它能够以三维坐标的形式表示空间中的物体。

一、双目视觉原理
双目视觉利用两个相机模拟人类的双眼，分别捕捉不同视角下的图像，并通过计算这两幅图像之间的差异来推断目标物体的三维位置和形状。主要原理包括：

1. 视差原理：通过比较左右两张图像中的像素差异，可以得到每个像素的视差值（disparity）。视差值越大，说明对应物体离相机越近。
2. 三角测量原理：根据摄像机的几何关系，结合已知的基线距离（baseline）和视差值，可以计算出目标物体的实际距离。

二、双目视觉流程
双目视觉的处理流程主要包括相机校准、图像匹配、深度计算和点云生成等步骤。

1. 相机校准（Camera Calibration）：
   相机校准是为了获取相机的内外参数，包括相机的焦距、畸变系数、投影矩阵等。通过拍摄一组棋盘格图案的图片，并结合角点检测算法，可以计算出相机的内外参数。

2. 图像匹配（Image Matching）：
   图像匹配是找到两幅图像中对应的像素点，即在左右两张图像中找到视差值相同的像素点对。常用的方法包括全局匹配算法、贪婪匹配算法以及基于深度学习的立体匹配算法。

3. 深度计算（Depth Calculation）：
   通过已知的基线距离和视差值，可以使用三角测量原理计算目标物体的深度值。深度计算可以采用简单的比例关系计算，也可以使用更复杂的立体几何模型进行推导。

4. 点云生成（Point Cloud Generati