期末大作业1

该期末大作业主要涉及计算机视觉中的视觉定位与三维重建技术，涵盖了多项关键技术。以下是作业的主要知识点及详细解释： 1. **相机标定**：相机标定是获取相机内参的过程，目的是消除镜头畸变，计算出相机的内参矩阵，如焦距、主点坐标等。通常使用棋盘格图案进行标定，确保拍摄到不同角度和距离的标定板。 2. **特征点检测与匹配**：SIFT和SURF是常用的特征点检测器，它们能在不同光照和视角下保持稳定。特征描述子用于匹配相似的特征点，通过比较最佳匹配和第二好匹配的描述子距离比值来筛选匹配对，以减少误匹配。 3. **基础矩阵与本质矩阵估计**：基础矩阵是由两幅图像间的对应特征点计算得到的，可以推断两相机之间的相对位姿。而本质矩阵是基础矩阵的特殊形式，当两幅图像共轴时使用。RANSAC算法用于剔除异常值，8点法或5点法则用于估计基础矩阵或本质矩阵。 4. **姿态与位置估计**：从本质矩阵中可以分解出旋转矩阵R和平移向量t，从而得到相机位姿。对于第三个视角，可以通过已知的特征点匹配和三角化结果，使用P3P、PnP、ePnP或POSIT等方法来估算相机位姿。 5. **三角化**：三角化是根据两幅图像的对应特征点，利用三角几何原理重建三维点。可以使用齐次坐标和非齐次坐标两种方法。 6. **非线性最小二乘法（Bundle Adjustment）**：这是一种优化技术，用于调整三维点坐标和相机位姿，以最小化所有重投影误差，提高重建精度。 7. **评估与验证**：评估包括定性分析（如重建的三维模型是否合理）和定量分析（如计算匹配和重建的精度指标）。可以通过仿真实验和实际拍摄的图像进行验证。 8. **提交要求**：作业需包括代码、报告和图片，报告内容需详尽，包括实验原理、算法流程、结果分析等。代码应附带编译运行说明，程序界面可选，有助于理解与调试。 评分标准主要考察完成度和正确性，加分项鼓励学生实现核心算法，提供详尽文档，优化程序交互，以及进行量化评估。扣分则针对结果错误或不完整的情况。