计算机科学与技术专业学生的成长之路

焦距在立体视觉中的作用至关重要，它直接影响视差的大小，从而影响深度估计的精度。焦距越长，视差差异越大，物体的深度估计就越精确。这一关系使得焦距长的相机在一些需要高精度深度估计的应用场景中更加优越。了解焦距与视差的关系，对于优化相机配置和提升深度估计精度具有重要意义。在实践中，选择合适的焦距对于获得精确的深度信息至关重要，特别是在自动驾驶、虚拟现实、三维重建等领域，精确的深度估计能够提供更好的用户体验和技术支持。

视差（Disparity）是指在立体视觉中，同一个物体在左右两个相机图像中位置的差异。由于两台相机拍摄同一个物体时，摄像头的位置稍有不同（即相机之间有一定的基线），因此同一个物体在两个图像中的位置会发生偏移。这种偏移量，称为视差。视差值通常是通过左右图像对中的匹配算法计算得到的，匹配过程中会确定左右图像中对应点的位置差异。视差值越大，物体离相机越近；视差值越小，物体离相机越远。深度（Depth）是指物体与相机之间的实际距离。在立体视觉中，深度可以通过测量视差来估算。

双目视差是指由于我们人眼间的距离（大约6.5厘米）不同，左右眼所观察到的同一物体的图像会略有差异。这种差异就是视差，它是人眼获取深度信息的关键。简单来说，双目视差的产生就是左右眼从不同角度观察场景，获得的视网膜图像有所不同。双目视差对于人类的深度感知至关重要。我们的眼睛和大脑通过对这两个视角图像的融合，能够判断出物体的空间深度，即哪些物体离我们近，哪些物体远。这种视觉处理机制使得我们能够在三维空间中准确地感知物体的位置、距离和方向，从而形成立体视觉。

矩阵变换是一种数学手段，用于将一个物体的坐标从一种坐标系转换到另一种坐标系。在三维图形学中，常见的坐标系包括：局部坐标系、世界坐标系、摄像机坐标系和屏幕坐标系。通过矩阵变换，我们可以将三维物体从局部坐标系中逐步转换到屏幕上的二维坐标。

点云是由多个点（每个点通常包含 x、y 和 z 坐标）构成的数据集，表示物体表面或场景的三维结构。在计算机视觉中，点云是由深度图或 LiDAR 等传感器生成的。点云提供了物体的几何形状，但通常没有连接点的三角面片信息，因此不像网格那样具有表面。

数字人 VITS 模型输出处理，提高工程实现的实时性

单视图重构

摄像机标定简要记录

不以相机光圈为起始点的转换，无非是多加一个转换矩阵。规范化投影变换：图像坐标与现实坐标一致。