61、计算机视觉：概念、方法与应用

计算机视觉：概念、方法与应用

1. 相机与成像基础

1.1 相机模型

相机是计算机视觉中获取图像的基础设备，常见的相机模型有针孔相机、仿射相机和透视相机。针孔相机模型是最基本的模型，它通过一个小孔将场景投影到图像平面上。透视相机模型则考虑了透视变形，其投影方程为 (x = \frac{fX}{Z})，(y = \frac{fY}{Z})，其中 ((X, Y, Z)) 是场景点的三维坐标，((x, y)) 是图像点的二维坐标，(f) 是相机的焦距。仿射相机模型是透视相机模型的简化，它假设场景点到图像平面的投影是线性变换。相机的参数分为内在参数和外在参数，内在参数包括焦距、主点坐标等，外在参数包括相机的旋转和平移。

1.2 相机校准

相机校准是确定相机参数的过程，常见的校准方法有线性校准和摄影测量校准。线性校准方法通过求解线性方程组来确定相机参数，而摄影测量校准方法则利用已知的三维场景点和对应的图像点来确定相机参数。在相机校准过程中，可能会出现退化情况，需要特别注意。

2. 图像分类与识别

2.1 分类器

分类器是图像分类的核心工具，常见的分类器有贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算后验概率来进行分类。支持向量机则通过寻找最优的分类超平面来进行分类。神经网络则通过学习输入和输出之间的映射关系来进行分类。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的分类器。

2.2 图像分类数据集

图像分类数据集是评估分类器性能的重要依据，常见的数据集有Caltech 101、Caltech 256、Imagenet等。这些数据集包