计算机视觉概述

一.
1.计算机视觉的目标是对图像进行理解。

2.计算机视觉的研究目的是为了从图像中获取视觉特征

3.80年代主流都在做边缘提取，边缘检测

4.90年代，人们越来越重视三维重建，一维的边缘不再适合几何计算，几何最本质的元素是点。（如：点云，二维图像上的一个点可以映射到三维空间的一个像素，那么这个图片对应的像素点的集合称为点云）

5.1992年，解决了非标定相机的两张二维图片上的三维重建问题。

二.三维重建入门
1.三维重建的概念：
让二维图像转变成三维物体模型，三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。

2.应用前景：
  1.自动驾驶，AR,VR核心
  2.古建筑修复与重建  （巴黎圣母院重建）
  3.医疗应用：肺部三维重建
  
3.入门需要掌握的知识
矩阵 张友正相机标定法

4.三维重建分类：主动式 被动式
主动式：由仪器直接扫描获得三维信息
被动式：二维图像通过 三维映射，计算得到三维信息。
立体视觉（双目立体视觉重建）：人的两只眼睛可以观察到物体的远近，多机位同时拍摄一部分物体，那么也可以分辨出物体的远近
深度图像：图片中较近的物体颜色深，越远的物体颜色浅。

5.学习步骤：
1.图像处理相关知识：
   图像特征提取
   
2.相机模型学习：（三维空间到二维空间的映射）
相机标定：（三维实物转换成二维照片需要一个中介，即函数）

优化加速：如何更快的求得参数，即求函数的参数，这个是优化加速所需要的解决的问题，之后就可以进行三维重建了。

3. 三维重建
双目视觉
立体匹配
structure from motion（只用一个相机拍摄，但相机是运动的也可以）
刚体变换（旋转 大小等等变换）

4.学习方向
高精度的三维重建
大规模的三维重建
非刚体的 structure from motion（即没有固定结构的物体 比如手臂 脸等部位）
动态三维重建（比如摄像头拍到了一个人在跳舞，三维重建也会实时的出来）