64、计算机视觉中的投影、三维视觉与机器学习基础

计算机视觉中的投影、三维视觉与机器学习基础

1. 投影与三维视觉相关内容

在处理图像和三维场景时，涉及到许多重要的几何概念和操作。首先，从三维世界到成像器二维世界的基本映射是投影变换。在某些特定情况下，比如已知一组点位于一个平面上时，这种变换是可以反转的。即便从三维世界到图像平面的映射通常不可反转，但如果能在多个图像中看到同一组点，就可以重建三维场景或已知物体的姿态。

另外，还可以利用这些几何信息进行立体深度测量。不过，要实现可靠的立体深度测量，需要进行立体校准，即计算立体成像相机之间的确切关系。校准完成后，可使用OpenCV提供的两种算法来计算深度：
- 块匹配算法 ：速度较快，但对场景的覆盖不够完整。
- 半全局块匹配算法 ：结果更好，但计算时间大幅增加。

以下是一段用于绘制点和线的代码示例：

cv::circle(
    img,
    points[i],
    2,
    i < count - outliers
      ? cv::Scalar(0, 0, 255)
      : cv::Scalar(0,255,255),
    cv::FILLED,
    cv::AA,
    0
  );
// ... and the long enough line to cross the whole image
d = sqrt( (double)line[0]*line[0] + (double)line[1]*line[1] );
line[0] /= d;
line[1] /=