《计算机视觉中的多视图几何》是一本深入探讨计算机视觉领域中多视图几何理论与应用的专业书籍。这本书中文版的出现，为国内读者提供了一个更易于理解和掌握该领域知识的平台。多视图几何是计算机视觉研究的核心部分，它涉及到如何通过多个不同视角拍摄的图像来推断出三维场景的几何结构和运动信息。
我们要理解什么是多视图几何。在计算机视觉中，当从两个或更多不同的视角捕获同一场景时，这些视角之间的关系就构成了多视图几何的基础。通过分析这些视角间的几何关系，我们可以解决诸如立体匹配、运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）等问题。
立体匹配是多视图几何中的一个关键问题，它涉及到从两个或多个图像中寻找对应像素，以建立场景的深度信息。这种方法可以用于创建立体图像，增强现实，以及自动驾驶等应用中。匹配算法通常包括特征检测、特征匹配和几何验证等步骤。
运动恢复结构（SfM）是利用一系列图像来重建场景的三维结构和相机的运动轨迹。SfM的基本流程包括特征提取、匹配、基础矩阵和本质矩阵的计算、三角测量以及位姿估计。这个过程通常需要解决同构性问题，并且需要对图像序列进行全局优化以得到更准确的结果。
SLAM，即同时定位与建图，是机器人和自动化领域的核心问题。在没有先验地图的情况下，SLAM允许机器人实时地构建环境地图并确定自身在地图中的位置。SLAM涉及到的关键技术包括特征点跟踪、数据关联、后端优化（如BA，Bundle Adjustment）以及地图表示方法（如关键帧选择和稀疏映射）。
《计算机视觉中的多视图几何》一书会详细阐述这些概念和技术，并给出实例和算法实现，帮助读者深入理解并掌握如何运用多视图几何解决实际问题。书中可能会包含如单应性、相对姿态估计、绝对姿态估计、基础矩阵和本质矩阵的计算、Epipolar几何、稠密深度重建等关键概念。通过学习这本书，读者将能够运用这些理论知识开发出用于三维重建、机器人导航、图像增强等领域的方法和系统。
《计算机视觉中的多视图几何》是学习和研究多视图几何的重要资源，无论对于初学者还是专业研究人员，都能从中受益匪浅。这本书的中文版本使得更多中国读者能够无障碍地接触和掌握这一前沿领域的知识，对于推动我国计算机视觉领域的发展具有积极意义。
