计算机视觉是研究如何通过计算机技术理解和解释视觉信息，比如图像和视频，的一个学科。其应用广泛，包括机器视觉、三维重建、机器人导航、图像识别等。《计算机视觉中的多视图几何》英文版是计算机视觉领域里的一本重要教材，由Richard Hartley和Andrew Zisserman两位教授撰写。本书详细阐述了多视图几何中的一些基本原理和算法，对于进行三维重建的学生和研究人员具有极高的参考价值。
知识点可以从以下方面展开：
1. 摄像机投影（Camera projections）
摄像机投影是计算机视觉的核心概念之一，描述了现实世界三维场景是如何被摄像机捕捉并转化为二维图像的过程。这其中包含了针孔摄像机模型、镜头畸变等概念，是理解后续几何变换的基础。
2. 多视图重建（Reconstruction from more than one view）
通过两个或两个以上的摄像机从不同角度获取的图像，可以进行三维场景的重建。这个过程涉及到图像配准、特征提取、三维点云生成等步骤。
3. 三视图几何（Three-view geometry）
三视图几何是研究从三个不同视角获取的图像之间的几何关系。三个视角可以提供更多的信息，有助于解决重建过程中的模糊性问题。
4. 四视图及多视图重建（Four-view geometry and n-view reconstruction）
当有四个或更多视角的图像时，可以进行更加准确和鲁棒的三维重建。这一部分将讨论图像间的对应关系以及如何利用它们来恢复场景的三维结构。
5. 传递（Transfer）
在多视图几何中，传递是指利用图像间的几何关系，推导其他图像上对应点的信息。例如，如果一个点在两个视图中的位置已知，通过传递关系可以找到它在其他视图中的位置。
6. 欧氏重建（Euclidean reconstruction）
欧氏重建是指在不知道摄像机内参的情况下，通过图像之间的对应关系来恢复场景的准确三维几何形状。
7. 自标定（Auto-calibration）
自标定是指在不借助外部标定工具的情况下，通过图像序列自身信息来估计摄像机的内部参数和外部参数。
8. 三维图形模型（3D graphical models）
三维图形模型是重建出的场景的数字化表示，可以用于虚拟现实、游戏开发、三维打印等多个领域。
9. 视频增强（Video augmentation）
视频增强指的是将计算机生成的图形与实际视频相结合，增强现实体验的过程。
10. 射影几何背景（Projective Geometry）
射影几何是研究二维和三维空间中的点、线、面在投影变换下的性质和关系。它是计算机视觉中不可或缺的数学基础，用于描述和处理图像中的几何结构。
11. 变换和估计（Transformations and Estimation）
在计算机视觉中，变换是将一种几何结构转换为另一种的过程，而估计则是利用数学方法来确定变换参数。变换和估计是进行图像分析、特征提取和场景重建的重要工具。
这些知识点都是计算机视觉研究和实际应用中的基础，对于理解和应用多视图几何有重要的意义。《计算机视觉中的多视图几何》英文版将为专业人士提供深入的理论知识和实践方法。
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