1、计算机视觉：原理、技术与应用

计算机视觉：原理、技术与应用

1. 计算机视觉概述

计算机视觉是一个充满挑战与机遇的领域，它运用统计方法，借助几何、物理和学习理论构建模型，从而对数据进行解析。其核心在于通过对相机和图像形成物理过程的深入理解，从单个像素值中获取简单推断，整合多幅图像信息，对像素组进行有序处理以分离或推断形状信息，并利用几何信息或概率技术识别物体。

计算机视觉的应用广泛，涵盖旧有领域，如移动机器人导航、工业检测和军事情报，以及新兴领域，如人机交互、数字图书馆中的图像检索、医学图像分析和计算机图形中合成场景的逼真渲染。

2. 图像形成

2.1 几何相机模型

图像形成的基础在于相机模型，主要包括针孔透视、弱透视、带镜头相机和人眼模型。
- 针孔透视 ：光线通过小孔在成像平面上形成倒立的图像，遵循透视投影原理。
- 弱透视 ：在物体距离相机较远且深度变化较小时的近似模型。
- 带镜头相机 ：考虑了镜头的光学特性，如焦距、畸变等。
- 人眼 ：作为生物视觉系统，具有独特的成像机制。

相机的参数分为内参和外参：
- 内参 ：描述相机内部的特性，如焦距、主点位置等。
- 外参 ：表示相机在世界坐标系中的位置和姿态。

相机校准是确定相机参数的过程，可采用线性和非线性方法：
- 线性方法 ：基于线