请你给出计算机视觉中的成像尺寸计算同时

在计算机视觉中，成像尺寸计算一般包括两个方面：图像分辨率和图像大小。

1. 图像分辨率

图像分辨率是指图像中像素的数量，通常用横向像素数和纵向像素数来表示，例如：1920x1080。计算机视觉中常用的图像分辨率有：720p、1080p、2K、4K等。

2. 图像大小

图像大小是指图像文件所占用的存储空间，通常用字节数来表示。图像大小与图像分辨率有关，但又不完全相同。一个分辨率为1920 x 1080的图像，如果压缩率很低，则图像文件比较大；如果压缩率很高，则图像文件比较小。

计算成像尺寸的公式如下：

成像尺寸 = 图像分辨率 x 每个像素所占用的位数 ÷ 8

例如，对于一个分辨率为1920x1080，每个像素占用8位的灰度图像，成像尺寸为：

1920 x 1080 x 8 ÷ 8 = 2073600 bytes = 2.07 MB

需要注意的是，图像分辨率和图像大小都是计算机视觉中非常重要的参数，它们会影响到图像的质量、存储和处理等方面。

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计算机视觉中的多视图几何 中文版 pdf

多视图几何是计算机视觉中一个重要的概念，它是指通过多个相机或传感器对同一物体进行多次观测，将这些观测结果进行计算和分析，从而获得该物体的三维信息。

多视图几何通常涉及相机成像模型、相机的内部参数和外部参数以及相邻图像之间的几何关系等方面。其中相机成像模型是多视图几何的基础，它描述了相机成像时光线的传播规律。相机内部参数包括相机的焦距、主点位置、畸变等信息，它们用于描述相机成像时的内部变换。相机外部参数则包括相机在空间中的位置和朝向等信息，它们用于描述相机成像时的外部变换。

在多视图几何中，相邻图像之间通过匹配特征点或者流形配准等方法进行配准，从而获得它们之间的几何关系。这种几何关系可以用于三维重建、物体跟踪、运动估计等多种计算机视觉任务中。

计算机视觉中的多视图几何是一个非常广泛的研究领域，涉及到数学、计算机科学、电子工程等多个学科。随着计算机算力的提升和传感器技术的不断进步，多视图几何在计算机视觉中的应用前景非常广阔。

三角测量在计算机视觉中的定义和原理

在计算机视觉中，三角测量是一种通过图像中的像素坐标，计算出对应物体在三维空间中的坐标的方法。这种方法也被称为视觉三角定位或三角化。

三角测量的原理是利用多个视角下的图像，通过匹配不同视角下同一物体的特征点或标记点，确定物体在三维空间中的坐标。这个过程可以分为两个步骤：首先利用摄像机标定技术确定摄像机内外参数，然后通过对多幅图像中的特征点进行匹配和三角测量，得到物体的三维坐标。

具体来说，三角测量的过程包括以下几个步骤：

1. 摄像机标定：通过对摄像机内部和外部参数进行标定，确定摄像机的视角和成像参数。

2. 特征点提取：在不同视角下，对物体的特征点进行提取和匹配，得到特征点在不同视角下的像素坐标。

3. 三角测量：利用多个视角下的特征点像素坐标，通过三角测量的方法计算出物体在三维空间中的坐标。

4. 优化：对三角测量得到的三维坐标进行优化，消除误差和噪声，得到更精确的三维坐标。

三角测量在计算机视觉中的应用广泛，如三维重建、姿态估计、立体匹配等领域。它为计算机视觉技术的发展提供了重要的理论和方法支持。