计算机视觉讲义（摄像机标定）

计算机视觉是一门多学科交叉的领域，涉及到图像处理、机器学习、数学、光学等多个方面的知识。在本讲义中，我们将重点关注计算机视觉中的一个重要环节——摄像机标定，以及与其密切相关的射影几何和光流场。 我们来探讨射影几何。射影几何是研究图像投影的一种数学模型，它在计算机视觉中起着基础性的作用。在现实世界中，物体通过摄像机的镜头被投影到二维图像平面上，这个过程就符合射影几何的规律。理解射影几何能帮助我们更好地解析图像中的几何关系，例如，解决透视变形问题，进行三维重建等。射影变换包括透视变换、同轴变换和相似变换，它们在图像处理和计算机视觉中有广泛应用。 摄像机标定是计算机视觉中的核心步骤之一，目的是确定摄像机的内参和外参。内参是指摄像机自身的参数，包括焦距、主点坐标等；外参则描述了摄像机相对于世界坐标系的位置和姿态。标定通常使用棋盘格或者其他特征明显的图案，通过检测这些图案在图像中的位置，建立物理世界与图像像素之间的映射关系。这个过程可以解决图像的畸变，提高后续处理的精度，如目标检测、跟踪和三维重建等。 光流场是描述图像序列中像素运动的一种表示方法，它量化了像素在连续两帧图像间的相对位移。光流场在视频分析、运动估计、目标追踪等领域有重要应用。计算光流通常采用Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法等优化算法，通过最小化亮度一致性假设下的能量函数来求解。光流的估计对于理解物体运动、分析视频内容具有关键价值。 在计算机视觉讲义中，会深入讲解这些概念，包括理论基础、算法实现和实际应用。读者将学习如何利用射影几何原理进行摄像机标定，以及如何计算和利用光流场进行视觉任务。通过实践项目和案例分析，读者可以掌握这些技术，并能够将其应用于实际的计算机视觉系统中。 这本讲义涵盖了计算机视觉的基础知识，特别是摄像机标定和相关的射影几何、光流场理论。学习这些内容不仅能够提升对图像处理的理解，也能为开发视觉应用打下坚实的基础。无论是对学术研究还是工程实践，都具有很高的参考价值。