立体视觉的坐标变化2D-3D，2D-2D

2D-3D

三维视觉中2D-3D的变化基本就是
Y=K[R|T]X,X,Y为齐次坐标
K 相机内参，固定值，包括畸变系数的话，共5个参数。
[R|T] 相机外参（位姿=姿态R+位置T），随位姿改变而改变。
其中可以细分为像素坐标系，物理坐标系，相机坐标系，世界坐标系。

γ是畸变系数，包括径向畸变，切向畸变。
理想情况没有γ，极端情况，鱼眼相机的畸变很大（拍摄角度广）

[x y z 1]这种表达方式为齐次坐标，1代表无穷远点
用于解释，现实中永远不会接触的轨道，在二维图像中轨道的延长线上会接触这一现象。
这个点记得也叫消影点（也是无穷远处的相交点）。
当时上课的时候说利用一块知道尺寸的砖以及照片就可以通过消影点技术算出人的身高，感觉还挺厉害的。

2D-2D

2D-2D的变化均可以由投影变化解释
对应着单应性矩阵H
下面这张图忘记从哪里找到的了，算是见过的最全面的2D-2D变化图了。

仿射变化：
正对着物体进行拍摄，得到的即为仿射变化，不会改变平行线长度的比例，可以用来利用单张图片摄影测量物体的真实尺寸。

投影变化：
可以用来描绘所有的2D-2D的变化，即只要找到4组对应点，则可以实现2D图片->2D图片的变化（例如，摆正斜着拍摄的PPT图像，图像拼接）

一些比较好的例子解释2D-2D的变化
https://www.imooc.com/article/27535
https://blog.csdn.net/u012948715/article/details/53885379?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link

研究生做立体视觉的时候觉得这些基础知识很有用，但是到处的资料都不全，cs231a里面好像比较全，（cs231n深度学习，cs231a传统立体视觉）这里其实也不全面，稍微记录一下把。
比较推荐的资料有
cs231a，比较系统。
清华顾险峰老师的《老顾谈几何》，之前有过视频直播的公开课，主要关于共形几何
计算所高林老师，学习的方法为主，www.geometrylearning.com