开始学习立体视觉，记录一下。
立体匹配
立体匹配指：在两个不同的摄像机视图中匹配一个三维点。注意：只能在两个摄像机视图重叠的可视区域中进行计算（这就是为什么将摄像机尽可能前向平行放置）。
OpenCV提供两种立体匹配的算法，块匹配（block matching，BM）和半全局块匹配算法（semi-global block matching，SGBM）
其中SGBM慢一些，但是更可靠和准确。
cv::StereoBM和cv::StereoSGBM（这个两个算法的主要功能相同，但是他们有各自的接口；他们初始化算法的信息有略微的不同，但是没有公共的接口，没有共同的虚拟基类。但是这两个类都有一个共同的父类，StereoMatcher;StereoMatch类又继承于Algorithm）
基础功能：将两个图像，一个左图像，一个右图像，转换为单个深度图像。
目前的处理器速度下，通常可以运行相对较高的分辨率，即使在只有CPU的实现中，视频的实时处理可以接受的帧速率运行BM，相比之下，SGBM需要多于一个数量级的计算时间，因此通常被认为不适合实时视频应用。但是有SGBM的FPGA的实现，可以在甚至非常大的图像中以很高的速度运行。
块匹配：
cv::StereoBM
将三步骤，作用于无畸变、标定立体图相对。
1.预过滤。使图像亮度归一化，并增强纹理；
2.使用SAD窗口，沿着水平极线进行匹配查找；
3.后置滤波。用来消除不良对应匹配。
半全局块匹配
