仿射摄像机与结构:基于云平台的网络攻防实验室解决方案实证研究
需积分: 50 153 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 4.97MB PDF 举报
在《仿射运动与结构——基于云平台的网络攻防实验室解决方案realdetack》一文中,章节11.2探讨了仿射摄像机在计算机视觉中的关键作用。仿射摄像机是无穷远摄像机的一种特殊类型,其特点是摄像机矩阵的前三列构成可逆矩阵,区别于有限摄像机。摄像机矩阵如公式(11.2.1)所示,其形式为仿射变换,它将三维空间中的无穷远平面映射到二维像平面上的无穷远直线。
仿射变换的核心特性在于保持了无穷远平面的性质,即主平面被视为无穷远平面的投影,所有平行线在投影后仍然保持平行。这一特性对于理解和处理计算机视觉中的图像变换至关重要。例如,主平面是无穷远平面的任何射影摄像机都属于仿射摄像机,这意味着它们在捕捉场景时遵循特定的投影规则。
正交投影(Orthographic Projection)作为仿射摄像机的一个基础层次,它沿着z轴进行投影,对应的矩阵形式(11.2.2)展示了这种投影方式的数学表达。仿射摄像机模型的构建可以从简单的正交投影开始,逐渐深入到更复杂的数学概念,如矩阵与张量的运用。
矩阵与张量在计算机视觉中扮演着核心角色,它们被用来描述和解决视觉问题,如矩阵分解、矩阵分析、张量代数以及运动与结构的表示。多视点张量则涉及到多个视角下的数据融合,这对于三维重建和物体识别至关重要。
模型估计,尤其是与视觉相关的变换估计,如迭代优化、参数估计、代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法,是三维计算机视觉中的核心任务。这些方法帮助我们在实际场景中估计相机位置、物体的三维模型以及场景中的动态变化。
本章节深入探讨了仿射摄像机及其在三维计算机视觉中的应用,涵盖了射影几何、矩阵与张量理论,以及模型估计的数学基础。通过学习这些内容,读者能够理解并掌握三维计算机视觉所需的数学工具,提升解决视觉问题的能力。书中详细介绍了相关理论,旨在为从事计算机视觉研究和实践者提供坚实的数学支持。
点击了解资源详情
2021-02-04 上传
2021-05-12 上传
2021-05-29 上传
2017-10-01 上传
2021-09-25 上传
2019-09-20 上传
2019-09-08 上传
点击了解资源详情
Sylviazn
- 粉丝: 29
- 资源: 3899
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手