image_geometry

### 图像几何处理库和技术

#### 开源计算机视觉库 (OpenCV)

开源计算机视觉库(OpenCV)是一个跨平台的开源库，提供了多种用于图像处理和机器学习的功能[^3]。该库支持C++、Python、Java、MATLAB 和 Lua等多种编程语言，并提供其他编程语言如R、Julia和Octave的绑定接口。这使得它可以在更广泛的项目中轻松使用。

对于图像几何变换操作，OpenCV 提供了一系列函数来执行常见的几何转换任务，例如仿射变换、透视变换和其他类型的坐标映射。这些功能可以应用于校正镜头失真、拼接全景图以及实现物体检测等多个领域。

// 使用OpenCV进行透视变换的例子
cv::Mat src = cv::imread("source_image.jpg");
std::vector<cv::Point2f> srcPoints = { ... };
std::vector<cv::Point2f> dstPoints = { ... };

cv::Mat homographyMatrix = cv::findHomography(srcPoints, dstPoints);
cv::warpPerspective(src, warpedImage, homographyMatrix, src.size());

除了基本的几何变换外，OpenCV还实现了许多高级算法，可用于估计摄像机参数、重建三维场景结构等复杂应用。这类方法通常基于多视角几何理论，涉及多个相机拍摄同一对象的不同角度下的图片分析。

#### NVIDIA Performance Primitives (NPP)

另一个值得注意的是NVIDIA性能原语(NPP)，这是一个专为GPU加速设计的高性能信号和图像处理库。其中包含了专门针对图像几何变换优化过的API集合，在`nppi_geometry_transforms.h`头文件中有定义[^4]。利用CUDA架构的优势，能够显著提高大规模数据集上的计算效率。