相机校准项目：使用旋转图像序列和MATLAB代码实现计算机视觉

资源摘要信息:"本项目涉及的主题是利用MATLAB代码实现几何和深度计算机视觉。课程项目名称为'EE5885几何和深度计算机视觉项目（2019年秋季）'。项目的核心目标是通过一系列不进行平移操作的相机旋转拍摄的图像序列来校准相机。在WyoCourses的project1目录下，提供了完成此任务所需的所有文件。项目主要使用了从Prexy牧场拍摄的七张照片以及一个包含相邻图像集对应点的数据结构。 首先，提供的七张照片是通过在Prexy牧场旋转相机而拍摄的。其次，数据结构x1pMat和x2pMat包含了相邻图像之间的对应点。这些对应点是通过SIFT（尺度不变特征变换）运算符自动生成的。SIFT是一种图像局部特征描述算法，用于图像的特征提取和对象识别。对应点的具体组织方式是：x1pMat(:,:,1)包含了图像1和图像2之间的像素对应点，x2pMat(:,:,1)则包含了图像1和图像2之间的另一组对应点，依此类推。对于图像6和图像7之间的对应点，则存储在x2pMat(:,:,6)中。 要实现此项目，需要对MATLAB有较为深入的了解，特别是图像处理和计算机视觉相关功能。在项目中，并不需要VLFEAT工具包，但VLFEAT包含的SIFT MATLAB代码对于理解对应点的自动生成过程非常有帮助。VLFEAT是一套开源的机器视觉库，提供了一系列机器视觉算法的实现，其中包括SIFT算法。通过使用VLFEAT，可以方便地在MATLAB中获取和应用SIFT算法，以识别和匹配图像间的特征点。 此项目的实现需要掌握计算机视觉中的相机校准原理和方法。相机校准是一个过程，通过它可以从一组图像中估计相机的内部参数（焦距、主点、畸变系数等）和外部参数（旋转、平移）。在不进行平移的相机旋转拍摄条件下，可以使用特定的算法来计算这些参数，从而对相机进行校准。 在进行相机校准时，通常需要使用标定板或者结构化的环境，如棋盘格或圆形标记，通过它们的已知几何形状来计算相机的内参和外参。但在本项目中，由于是自由旋转相机拍摄自然场景，因此重点在于使用图像间的对应点（如通过SIFT算法获得）来估计相机运动和场景的三维结构。 项目文件的命名格式为"Computer-Vision-master"，这表明了文件是一系列与计算机视觉相关的资源的集合，可能包括了脚本、函数、数据集以及可能的项目文档。通过这些文件的结构和内容，学生或开发者可以完成项目的实现，进一步深入理解和掌握计算机视觉领域的知识和技能。"