Aalto-computer vision review(烂尾工程

这篇博客概述了Aalto大学计算机视觉课程的主要内容,包括相机模型、图像处理和模型估计。介绍了理想与实际相机投影矩阵的区别,讨论了平滑滤波器如Box和Gaussian滤波器的作用。此外,还详细讲解了特征检测如Harris角点检测器、SIFT描述符以及尺度空间Blob检测器。最后,提到了模型估计中的RANSAC算法及其优缺点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Chapter 1 Camera model

Basic geometry in homogenous coordinates
Line is given by cross product of two points.
Intersection of two lines is given by cross product of the lines.
在这里插入图片描述
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More 3D-3D and 2D-2D transformations
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Perspective transformation:
在这里插入图片描述
There based on the assumptions:

  • Camera at world origin image plane
  • Camera aligned with world coordinates
  • Ideal pinhole camera
    Actual situation:
    在这里插入图片描述
    Intrinsic parameters:
    在这里插入图片描述
    Camera projection matrix
    在这里插入图片描述

Chapter 2 Image Processing

Box filter:
Replaces each pixel with an average of its neighborhood
Achieves smoothing effect (remov

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