1. 算法接口
    /*
    * @brief  初始化
    * 
    * @param[in]  param    算法参数(json格式, 包含相机标定矩阵)
    * @return     错误码
    */
	std::tuple<int, std::string> initParam(const nlohmann::json& param); // param

    /*
    * @brief  计算一台相机点云，可并发
    * 
    * @param[in]  image_list  一台相机的图像
	* @param[out] cloud_points  点云
    * @return     错误码
    */
	std::tuple<int, std::string> calcCloud(const std::vector<std::shared_ptr<infra::Image>>& image_list, std::shared_ptr<infra::CloudPoint<double>>& cloud_points);

    /*
    * @brief  合并点云
    * 
    * @param[in]  cloud_points_list  相机id 和 相机对应点云
	* @param[out] cloud_points  四台相机合并后的点云
    * @return     错误码
    */
	std::tuple<int, std::string> mergeCloud(const std::map<int32_t, std::shared_ptr<infra::CloudPoint<double>>>& cloud_points_list, 
											std::shared_ptr<infra::CloudPoint<double>>& cloud_points);

    /*
    * @brief  翘曲测量
    * 
    * @param[in]  cloud_points  合并后的点云
	* @param[in]  filterMM  过滤尺寸
	* @param[out]  result  测量结果(json格式)，如result
    * @return     错误码
    */
	std::tuple<int, std::string> warpage(const std::shared_ptr<infra::CloudPoint<double>>& cloud_points, int32_t filterMM, nlohmann::json& result);


2. 测量结果
result:
{
	"x" :
	{
		"height":[0.1,0.2,...], // 预计4000个
		"bow" : 0.1,
		"warpage" : 0.1
	},
	"y" :
	{
		"height":[0.1,0.2,...],
		"bow" : 0.1,
		"warpage" : 0.1
	}
	"max_bow" :
	{
		"angle":0.1, // 弧度
		"height":[0.1,0.2,...],
		"max_bow" : 0.1
	},
	"max_warpage" :
	{
		"angle":0.1, // 弧度
		"height":[0.1,0.2,...],
		"max_warpage" : 0.1
	}
}

3. 算法错误码
待定