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

一、计算机视觉概述

计算机视觉是一个充满活力但又有些杂乱的领域，它运用统计方法，借助几何、物理和学习理论构建模型来解析数据。其核心在于理解相机和图像形成的物理过程，进而从单个像素值中获取简单推断，整合多图像信息，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，涵盖了传统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、数字图书馆图像检索、医学图像分析和计算机图形学中合成场景的真实渲染。

二、计算机视觉的关键知识领域

2.1 图像形成

• 几何相机模型 ：
  • 图像形成方式 ：包括针孔透视、弱透视、带镜头相机和人眼成像。针孔透视模型基于光线沿直线传播原理，将三维场景投影到二维图像平面；弱透视是对针孔透视的简化，适用于物体与相机距离较远的情况；带镜头相机则考虑了镜头的光学特性；人眼成像机制为相机模型提供了生物启发。
  • 内外参数 ：相机的内参数描述了相机内部的光学和几何特性，如焦距、主点位置等；外参数则表示相机在世界坐标系中的位置和姿态。通过这些参数，可以建立世界坐标系与图像坐标系之间的映射关系。
  • 相机校准 ：有线性和非线性两种方法。线性方法基于简单的线性方程组求解，计算相对简单但精度可能有限；非线性方法则通过优化目标函数来求解相机参数，能获得更高的精度。