本文简要介绍了立体视觉的基本原理，包括视差计算、立体匹配和三维重建。通过比较双摄像头图像中的像素差异，推断物体深度信息，并提供基于区域的视差计算、立体匹配和三维重建的示例代码。
引言：
计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，致力于使计算机能够理解和解释图像或视频数据。立体视觉是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它通过模仿人类双眼观察世界的方式来实现深度感知和三维重建。本文将简要介绍立体视觉的基本原理，并提供一些示例代码来帮助读者了解其实现方法。
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立体视觉基础
立体视觉的基本原理是利用两个视野稍微有所不同的摄像机（或称为“眼睛”）来捕获场景的图像，然后通过比较这两个图像中的像素差异来推断不同物体之间的距离和深度信息。在立体视觉中，常用的技术包括视差计算、立体匹配和三维重建。 -
视差计算
视差是指同一物体在两个视野中的像素位置差异。通过计算视差，可以得到不同物体之间的距离信息。一种常用的视差计算方法是基于区域的视差计算，它将图像分成小的区域，并对每个区域进行匹配。以下是一个简单的示例代码，用于计算视差图：
import cv2
def compute_disparity(image_left, image_right):
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