本文介绍了计算机视觉中的关键概念，包括相机模型（针孔相机和透视相机）、双目系统（利用视差计算深度信息）以及点云模型（用于三维物体表示）。通过Python和OpenCV、Open3D库的示例代码，阐述了这些技术的工作原理及其在三维重建和环境感知中的应用。
维基于计算机视觉的探索：相机模型、双目系统和点云模型
计算机视觉是研究如何使计算机“看”和解释视觉世界的领域。在计算机视觉中，相机模型、双目系统和点云模型是常见的概念和技术。本文将介绍这些概念，并提供相应的源代码示例。
- 相机模型：
相机模型是计算机视觉中用于描述相机成像原理的数学模型。常见的相机模型包括针孔相机模型和透视相机模型。针孔相机模型假设光线通过一个细小的孔洞进入相机，形成倒立的投影图像。透视相机模型考虑了透镜的影响，能够更准确地描述现实中的相机成像过程。
下面是一个使用Python编写的简单相机模型示例：
import numpy as np
def pinhole_camera_model(world_point, camera_matrix, rotation_matrix, translation_vecto
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
