理解计算机视觉中的多视图几何原理

"Multiple View Geometry in Computer Vision 是一本关于机器视觉学习的专业书籍，由Marc Pollefeys教授的Comp290-089课程所采用。这本书深入探讨了多视角几何学在计算机视觉中的应用，是理解场景多个视图间几何关系的基础。" 在计算机视觉领域，多视角几何学是一个核心概念，它涉及到通过不同角度拍摄的图像来理解和重建三维场景。此资源主要目标是让学生掌握以下几个关键知识点： 1. 场景几何关系：理解不同视图之间的几何对应关系是多视角几何学的基础。例如，同一物体在不同视角下的投影变化可以用来推断出其三维结构。 2. 参数估计原理：在处理多视图数据时，需要估计各种参数，如相机内参、外参、物体姿态等。这些参数的准确估计是实现三维重建的关键。 3. 实际图像的场景和相机属性计算：使用先进的算法，可以从真实世界的图像中提取和计算场景和相机的属性，如深度信息、相机位置和方向等。 与其他视觉或图像处理课程的关系： - 多视角几何学课程侧重于几何方面，不涉及图像处理细节。例如，与Comp254：图像处理与分析课程相比，它们关注的方向不同，但可以相互补充。 - Comp256：计算机视觉（2003年秋季）则更广泛，基于David Forsyth和Jean Ponce的新书，提供一个现代的计算机视觉方法。 推荐教材： - 主要参考书目是Richard Hartley和Andrew Zisserman合著的《Multiple View Geometry in Computer Vision》，剑桥大学出版社出版。 - 另一本替代教材是Olivier Faugeras和Quan-Tuan Luong的《The Geometry from Multiple Images》，由麻省理工学院出版社出版。 - 还提供了在线教程，由Marc Pollefeys提供的PDF教程，可在http://www.cs.unc.edu/~marc/tutorial.pdf和http://www.cs.unc.edu/~marc/tut找到，方便学生自我学习和提升。 通过这门课程和相关资源，学习者将能够运用多视角几何学理论解决实际的计算机视觉问题，如立体视觉、相机标定、三维重建等，从而增强对复杂视觉环境的理解和处理能力。