计算机视觉中的多视图几何第一章
计算机视觉中的多视图几何第一章 2 D射影几何和变换
1.5 1D射影几何
交比 交比是射影不变量。给定4个点
x
,交比定义为:
i
Cross ( x , x , x , x )
1 2 3 4
x x
1
x x
2
x x
3
x x
4
1
3
2
4
在任何直线的射影变换下,交比的值不变:如 H x
2X 2
x 则:
1 2 3 4
C ross ( x x, x, x) C , ross ( x , x , x , x )
x y
S
其中s为缩放量,。
sR t 简洁的分块形式写成: H x x x o 1
T
相似变换就是在等距变换的基础上进行了一个S的缩放。
相似变换失真情况 相似变换的不变性质:长度比,夹角,虚圆点。
1.4.3 仿射变换
仿射变换是一个非奇异线性变换与一个平移变换的复合。它的矩阵表示为:
T *
1.6.5 由图像恢复度量性质 结论1.15 在射影平面上,一旦 C*被辨认,那么射影失真可以矫正到相差一个相似变换。
1.7 二次曲线的其他性质
1.7.1极点-极线关系
点X和二次曲线C定义一条直线L=CX。L称为X关于C的极线,而点X称为L关于C的极点。
c
l
x
如果点在C上,则它的极线就是二次曲线过点X的切线。
1 2 3
T
T
其中行直线无交点
平行线 平行直线交与理想点 无穷远线 所有理想点的集合
a c b / 2 d / 2
b / 2 d / 2 c e/ 2 e/2 f
1.2 2D射影平面
计算机视觉三维测量与建模-参考答案汇总 第1--8章
第一章大数据财务决策概论一、数字影像的概念?常见的数字影像的类型有哪些?物理世界的物体针对不同频段的电磁波具有不同的辐射、吸收和透射特性。
通常数字影像的成像过程是传感器将接收到的辐射、反射或透射的电磁波,从光信号转换为电信号,再转换为数字信号的过程。
彩色影像、灰度影像、二值影像、深度图影像、多光谱影像、伪彩色影像。
二、摄影几何的意义以及摄影几何数学表达的优点有哪些?射影几何学也叫投影几何学,在经典几何学中,射影几何处于一个特殊的地位,通过它可以把其他一些几何学联系起来。
在射影几何学中,把无穷远点视为“理想点”。
欧氏直线再加上一个无穷点就是射影几何中的直线,如果一个平面内的两条直线平行,那么这两条直线就交于这两条直线共有的无穷远点。
使用射影几何进行数学表达的优点包括:(1)提供了一个统一的框架来表示几何图元,如点、线和平面;(2)可以在无穷远处以直接的方式操作点、线和平面;(3)为许多几何操作(如构造、交集和变换)提供了线性表示方式。
三、为了描述光学成像的过程,通常需要引入几种坐标系,分别进行说明。
1.世界坐标系为了描述观测场景的空间位置属性,第一个需要建立的基本的三维坐标系是世界坐标系,也被称为全局坐标系。
2.像空间辅助坐标系第二类坐标系是像空间辅助坐标系,也被称为相机空间坐标系。
它类似于摄影测量学中的像空间辅助坐标系,是以摄像机为分析基准的坐标系,也是从三维空间转换到二维空间的一个桥梁。
3.像平面坐标系第三个重要的坐标系是像平面坐标系。
摄像机对三维场景拍照,属于透视投影变换,是将观测点的坐标值从三维空间转换到二维空间的射影变换。
四、基于不同的测量原理,主动式扫描仪系统可以分为几类?1.飞行时间扫描仪TOF类型的扫描仪通过测量从发射端发出的辐射波到目标表面的往返时间来计算目标表面点的距离。
2.相移扫描仪相移扫描仪利用正弦调制的强度随时间变换的激光束进行测量。
通过观测发射信号和反射信号的相位差,计算目标与传感器之间的往返距离。
mvs算法原理 -回复
mvs算法原理-回复MVS算法原理:多视图立体视觉算法在计算机视觉领域中,多视图立体视觉(Multi-View Stereo,MVS)算法是一种利用多个不同视角的图像重建三维场景的方法。
通过结合多个视角的信息,MVS算法能够提供更加准确和丰富的三维重建结果。
本文将一步一步探讨MVS算法的原理及其实现过程。
一、图像校正和特征提取MVS算法的第一步是对输入的多视角图像进行校正和特征提取。
校正的目的是消除不同视角之间的畸变,使得图像的特征点对应关系更加准确。
特征提取是指从每个图像中提取有用的特征点,如角点、边缘等。
这些特征点将作为后续步骤的输入,用于计算相机之间的几何关系。
二、视差计算接下来,MVS算法利用特征点的对应关系计算视差图。
视差是指同一点在不同视角下的图像坐标之间的差异。
在MVS算法中,可以采用多种方法来计算视差,如基于块匹配的方法、图割方法等。
这些方法的目标都是找到最能匹配的特征点对,从而计算出视差图。
三、点云重建通过视差图,MVS算法能够得到每个像素点的深度信息。
接下来,根据这些深度信息,MVS算法可以重建场景的三维点云模型。
点云模型是由大量离散的三维点组成的模型,每个点具有三维坐标和颜色信息,代表物体表面的一个点。
点云重建是通过三角化方法,根据多个视角下的图像坐标和深度信息计算得到的。
四、模型融合由于不同视角下的图像覆盖范围存在重叠和缺失,MVS算法需要将多个点云模型进行融合,得到完整的三维重建模型。
模型融合的目标是合并重叠部分的点云,并填补缺失部分的点云,使得整个三维模型更加连续和完整。
模型融合可以通过点云对齐和平滑等方法来实现。
五、纹理映射和表面重建最后一步是对三维模型进行纹理映射和表面重建。
纹理映射是将原始图像的纹理信息投影到三维模型上,使得模型具有更加真实的外观。
表面重建是利用点云模型的几何信息,通过三角化等方法,计算得到表面的拓扑结构和法向量信息。
总结MVS算法是一种利用多个不同视角图像进行三维重建的方法。
计算机图形学期末复习[1]
计算机图形学期末复习第一章绪论●名词解释:图形、图像、点阵法、参数法。
图形:是指能够在人的视觉系统中形成视觉印象的客观对象。
点阵法:是具有灰度或颜色信息的点阵来表示图形的一种方法,它强调图形有哪些点组成,这些点具有什么灰度或色彩。
图形包括哪方面的要素参数法:是以计算机所记录的图形的形状参数与属性参数来表示图形的一种方法。
把参数法描述的图形叫做图形;把点阵法描述的图形叫做图像。
●图形包括哪两方面的要素,在计算机中如何表示它们?图形的要素可以分为两类,一类是刻画形状的点、线、面、体等几何要素;另一类是反应物体本身固有属性,如表面属性或材质的明暗、灰度、色彩(颜色信息)等非几何要素。
在计算机中表示带有颜色及形状的图和形常用两种方法:点阵法和参数法。
●什么叫计算机图形学?分析计算机图形学、数字图像处理和计算机视觉学科间的关系。
计算机图形学是研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法、和技术的一门学科。
计算机图形学试图将参数形式的数据描述转换生成(逼真的)图像。
数据图像处理则着重强调图像之间进行变换,它旨在对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果,计算机视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术,它模拟对客观事物模式的识别过程,是从图像到特征数据对象的描述表达处理过程。
●有关计算机图形学的软件标准有哪些?标准有:计算机图形核心系统(GKS)及其语言联编、三维图形核心系统(GKS-3D)及其语言联编、程序员层次交互式图形系统(PHIGS)及其语言联编、计算机图形元文件(CGM)、计算机图形接口(CGI)、基本图形转换规范(IGES)、产品数据转换规范(STEP)等。
●试发挥你的想象力,举例说明计算机图形学有哪些应用范围,解决的问题是什么?近年来计算机图形学已经广泛地用于多种领域,如科学、医药、商业、工业、政府部门、艺术、娱乐业、广告业、教育和培训等。
第二章计算机图形系统及图形硬件●名词解释:刷新、刷新频率、像素点、屏幕分辨率、位平面、屏幕坐标系。
计算机视觉中的多视图几何第一章)
状的面积都被缩放了detA倍,即detD倍)。
射影变换
x'
A
vT
t v
x
并不是总能通过对矩阵缩放而取v为1,因为v可能是
零。
不变量:四共线点的交比。
A
vT
t v
x1 x2 0
v1
A x1
x1
x2
v2 x2
理想点被映射到有限点,平行线不再平行
射影变换分解
射影变换的分解:
仿射变换
仿射变换是一个非奇异线性变换与一个平移变换的
复合。
x' y'
a11 a21
a12 a22
tx x
t
y
y
1 0 0 1 1
x'
A 0
t 1
x
平面仿射变换有六自由度。A是非奇异矩阵。
A可以看作是旋转和非均匀缩放的复合。
A R( )R()DR()
A=UDVT=(UVT)(VDVT) R( )R()DR() 不变量:平行线,平行线段长度比,面积比(任何形
6.对偶原理:互换原定理中点和线的作用。
二次曲线
ax2+bxy+cy2+dx+ey+f=0
齐次化得:
ax12+bx1x2+cx22+dx1x3+ex2x3+fx32=0 xTCx=0
a b/2 d /2
C
b d
/ /
2 2
c e/2
e
/ f
2
5点定义一条二次曲线
对偶二次曲线
过(非退化:矩阵C是可逆矩阵)二次曲线C上点x 的切线l由l=Cx确定; 因为xTCx=0;l=Cx;所以(C-1l)TC(C-1l)=lTC-1l=0; 退化二次曲线:C=lmT+mlT 由l和m两线组成,矩阵C 是秩为2的对称矩阵,它的零矢量为x=lXm,它是l和 m的交点; 退化的线二次曲线包含两个点(秩2),或一个重点 (秩1)。
最新Computer Vision Multiview Stereo计算机视觉的多视点立体幻灯片课件
Stereo image rectification
computervisionmultiviewstereo计算机视觉的多视点立体论文总结英语资料ppt文档免费阅读免费分享如需请下载
3D Computer Vision
The main goal here is to reconstruct geometry of 3D worlds.
How can we estimate the camera parameters?
Nonlinear camera calibration
Perspective projection:
ui fx
vi
0
1 0
fy 0
uv00•rr12TT 1 r3T
ttt132•xzy1iii
Nonlinear camera calibration
Perspective projection:
- known 3D points on calibration targets
- find corresponding 2D points in image using feature detection algorithm
Camera parameters
Known 3D coords and 2D coords
• D. Scharstein and R. Szeliski. A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms. International Journal of Computer Vision, 47(1/2/3):742, April-June 2002.
多视处理的原理-概述说明以及解释
多视处理的原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从多视处理的定义和背景入手,简要介绍多视处理的概念和原理。
以下是一种可能的写作方式:多视处理是一种利用多个视角或传感器获取的相关视觉信息进行处理和分析的技术。
通过借助多视角的信息,我们能够更全面、准确地理解和解释场景中的对象、行为和结构。
在多视处理中,多个视角或传感器可以是来自不同的摄像机、扫描仪、雷达等设备,它们采集到的视觉数据可以在时域和空域上具有差异,并提供了丰富的信息和观察角度。
这些多视角信息可以被整合和融合,从而获取对目标或场景的更全面、更准确的描述。
多视处理的原理基于以下几个关键点:首先,通过多个视角或传感器获取的信息可以提供多样性的空间观察,从而增加了对场景或目标的精确度。
其次,通过对多个视角或传感器的信息进行配准和校正,我们可以获取对场景或目标的一致性描述。
最后,通过整合多个视角或传感器的信息,我们可以得到更全面、更准确的目标或场景模型。
多视处理在计算机视觉、图像处理、机器人技术等领域有着广泛的应用。
例如,在立体视觉中,通过多视角图像的配准和匹配,我们可以重建出场景的三维模型,用于目标识别、位姿估计等任务。
在物体跟踪和行为分析中,利用多个视角的信息可以提供更丰富的上下文和观察角度,从而增强对目标行为和交互的理解。
总而言之,多视处理是一种利用多个视角或传感器获取的相关视觉信息进行处理和分析的技术。
通过整合和融合多视角信息,我们可以提高对目标或场景的理解和描述的准确度和全面度。
在接下来的章节中,我们将分析多视处理在不同应用领域的具体应用和挑战。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下所示:文章结构本篇长文将按照以下结构进行叙述和讨论多视处理的原理。
首先,引言部分将对本文进行概述,说明文章的目的和结构。
接着,正文部分将详细介绍多视处理的概念和原理,以及其在各个应用领域中的重要性和应用案例。
最后,结论部分将对多视处理的原理进行总结,并展望其未来的发展方向。
安徽大学电子信息工程学院研究生导师信息
安徽⼤学电⼦信息⼯程学院研究⽣导师信息姓名:胡根⽣性别:男出⽣年云:1971.5职称:教授学院:电⼦信息⼯程学院研究⽅向:1.图像处理2.智能信息处理个⼈简历2003年6⽉获江苏⼤学硕⼠学位,2006年6⽉获华南理⼯⼤学博⼠学位。
主要从事机器学习、模式识别等⽅⾯的研究和教学⼯作。
近期在国内外学术期刊或学术会议上发表学术论⽂10余篇,其中SCI检索1篇,EI检索5篇。
学术成果1.基于⽀持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.电⼦学报.2.具有多分段损失函数的多输出⽀持向量机回归.控制理论与应⽤.3.在线多输出⽀持向量机回归及在投资决策中的应⽤.华南理⼯⼤学学报(⾃然科学版).4.具分段损失函数的⽀持向量机回归及在投资决策中的应⽤.控制理论与应⽤.在研项⽬安徽省教育厅重点科技项⽬《基于⽀持向量机的遥感影像云层去除新⽅法(批准号KJ2010A021)》姓名:孙⽟发性别:男出⽣年⽉:1966年职称:教授学院:电⼦信息⼯程学院研究⽅向:1. 计算电磁学及应⽤2. ⽆线通信与电磁兼容3. 电磁散射与⽬标识别个⼈简历1988年、1991年毕业于⼭东⼤学⽆线电物理专业,获理学学⼠学位和硕⼠学位,2001年毕业于中国科学技术⼤学电磁场与微波技术专业,获⼯学博⼠学位。
1994年7⽉—1998年8⽉,安徽⼤学讲师;1998年9⽉—2003年8⽉,安徽⼤学副教授;2003年9⽉⾄今,安徽⼤学教授。
2002年在⾹港城市⼤学⽆线通信中⼼做访问学者,2003年9⽉—2006年9⽉在中国科学技术⼤学信息与通信⼯程博⼠后流动站做科学研究⼯作。
学术成果中国电⼦学会⾼级会员,全国⾼等学校电磁场教学与教材研究会理事,电⼦测量与仪器学会微波毫⽶波测试专业委员会委员,《电波科学学报》编辑委员会委员,安徽省⾼等学校‘⼗五’第⼆批中青年学科带头⼈培养对象,安徽⼤学中青年学术⾻⼲。
主持国家⾃然科学基⾦1项,省部级科研项⽬2项,厅局级科研项⽬1项,参加国家⾃然科学基⾦重点项⽬1项,国家⾃然科学基⾦3项,省部级项⽬3项等,发表学术论⽂40余篇,其中被SCI、EI收录16篇,主编安徽省‘⼗⼀五’规划教材1部。
计算机图形学
计算机图形学定义:计算机图形学是研究怎样用数字计算机生成、处理和显示图形的一门学科。
图形:表示和绘制+ 输入/输出设备计算机图形学:计算机科学中,最为活跃、得到广泛应用的分支之一数据计算机图形系统图形图形及图形的表示方法图形:计算机图形学的研究对象能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等构成图形的要素几何要素:刻画对象的轮廓、形状等非几何要素:刻画对象的颜色、材质等表示方法点阵表示枚举出图形中所有的点(强调图形由点构成)简称为图像(数字图像)参数表示由图形的形状参数(方程或分析表达式的系数,线段的端点坐标等)+属性参数(颜色、线型等)来表示图形简称为图形图形主要分为两类:1、基于线条信息表示2、明暗图(Shading)第一章绪论1.2.2 图象处理研究如何对一幅连续图像取样、量化以产生数字图像,如何对数字图像做各种变换以方便处理如何滤去图像中的无用噪声,如何压缩图像数据以便存储和传输,图像边缘提取,特征增强和提取1.2.3 计算机视觉和模式识别图形学的逆过程,分析和识别输入的图像并从中提取二维或三维的数据模型(特征)。
手写体识别、机器视觉计算几何几何问题的计算复杂性发展特点内容交叉、界限模糊、相互渗透1.3 CG的应用1.3.1 计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)CAD/CAM是计算机图形学在工业界最广泛、最活跃的应用领域1、飞机、汽车、船舶的外形的设计,如波音777飞机的设计和加工过程2、发电厂、化工厂等的布局3、土木工程、建筑物的设计4、电子线路、电子器件的设计,设计结果直接送至后续工艺进行加工处理1.3.2 科学计算可视化科学计算可视化广泛应用于医学、流体力学、有限元分析、气象分析当中⏹在医学领域,可视化有着广阔的发展前途⏹是机械手术和远程手术的基础⏹将医用CT扫描的数据转化为三维图象,帮助医生判别病人体内的患处⏹由CT数据产生在人体内漫游的图象⏹可视化的前沿与难点⏹可视化硬件的研究⏹实时的三维体绘制⏹体内组织的识别分割——Segmentation1.3.3 真实感图形的绘制与计算机仿真1、计算机中重现真实世界的场景叫做真实感绘制2、真实感绘制的主要任务是模拟真实物体的物理属性,简单的说就是物体的形状,光学性质,表面的纹理和粗糙程度,以及物体间的相对位置,遮挡关系等等1.3.4 其他应用⏹GIS⏹娱乐⏹多媒体⏹虚拟现实(VR)1.3.5 当前研究的热点⏹计算机动画⏹用户接口⏹计算机艺术1.4 常用图形设备图形输入设备键盘、鼠标、光笔、触摸屏、扫描仪等图形输出设备阴极射线管(CRT)、显示器(光栅扫描显示器、液晶显示器)、打印机、绘图仪等作业1.写出对计算机图形学的认识,谈谈学科发展的关键因素2.计算机图形学的主要研究内容是什么?3.计算机图形学最具潜力的应用是什么?4.谈谈对计算机图形学的前沿领域的设想和体会?第二章基本二维图形的生成概念光栅显示器显示的图形是由一系列紧靠该图形路径的像素表示的,可看作具有一种或多种颜色的像素的矩阵或集合。
计算机视觉-多视图几何
Trifocal Tensor
Multiple View Geometry Bundle adjustment Auto-Calibration
Three View Reconstruction
MultipleView Reconstruction Papers Papers
Apr. 8, 10
Apr. 15, 17 Apr. 22, 24
Projective 2D Geometry
• Points, lines & conics • Transformations
• Cross-ratio and invariants
Projective 3D Geometry
• Points, lines, planes and quadrics
X R t Y or λ x P. X 0T 1 Z 3 1
but also affine cameras, pushbroom camera, …
Camera Calibration
• Compute P given (m,M)
Textbook:
Multiple View Geometry in Computer Vision by Richard Hartley and Andrew Zisserman Cambridge University Press
Alternative book:
The Geometry from Multiple Images by Olivier Faugeras and Quan-Tuan Luong MIT Press
Single-View Geometry
计算机视觉中的多视图几何第一章
仿射矫正
消影线l的确定: 1. 由平行线的影像的交点来计算。 2.给定一条直线上已知长度比的两个线段,该直线 上的无穷远点便可以确定(利用交比)。 1)a,b,c坐标分别是0,a,a+b。 2)a’,b’,c’坐标分别是0,a’,a’+b’。 3)计算1D射影变换H2X2 4)在变换H2X2下无穷远的像可以求出。 3.消影点可以用几何作图的方法得到。
度量矫正2
这里我们从平面的原有透视图像入手,假定 直线l和m是世界平面上两正交直线的像,则 lTC*m=0
l1m1
(l1m2 l2 m1 ) / 2 l2 m2 (l1m3 l3m1 ) / 2 (l2 m3 l3m2 ) / 2 l3m3 c 0
c=(a,b,c,d,e,f)T是C*的二次曲线矩阵的6维矢 量形式。5个这样的约束联合起来,形成一个 5X6矩阵,使得c和C*作为其零矢量求得。
此夹角在射影变换下不变。 一旦二次曲线C*在射影平面上被辨认,那么 欧氏角便可以用上式测量。 如果 l T C*m 0 ,则直线l和m正交。 长度比:一旦C*被辨认,长度比可以测量。 可以通过测量角度获长 a / b sin A / sin B 度比。
由图像恢复度量性质
C*’=(HPHAHS)C*(HPHAHS)T =(HPHA)(HSC*HST)(HATHPT)=(HPHA)C*(HATHPT)
逆变换是相同性质的变换,且矩阵结构相同,所以 I 0 K 0 sR t / v H H P H AHS T v 0 1 0 1 V 这里的矩阵的参数与上面的不同
度量矫正1
1.假定一幅图像已经仿射矫正(V=0): 假设图像中的直线l’和m’与世界平面上的一对 垂直线l和m对应,则 '
计算机视觉的主要研究内容
计算机视觉的主要研究内容计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的交叉学科。
其主要研究内容包括以下几个方面。
1. 图像处理图像处理是计算机视觉的基础,其主要目的是对图像进行处理和分析,提取有用的信息。
图像处理包括图像增强、图像滤波、图像分割、图像配准等技术。
其中,图像分割是最为重要的技术之一,其主要目的是将图像分成不同的区域,以便更好地进行后续处理。
2. 特征提取图像中的像素是不具有语义信息的,因此需要从中提取具有区分性的特征,以便进行图像分类和目标检测等应用。
特征提取算法包括传统的SIFT、SURF等算法以及深度学习中的卷积神经网络(CNN)等算法。
3. 目标检测与识别目标检测是计算机视觉中的重要应用之一,其主要目的是在图像中检测出特定的目标。
目标识别则是在检测出目标后,对其进行识别和分类。
目标检测与识别的算法包括传统的Haar特征分类器、HOG+SVM等算法以及深度学习中的Faster RCNN、YOLO等算法。
4. 三维重建三维重建是将多个二维图像转化为三维模型的过程。
其主要应用于计算机辅助设计、虚拟现实等领域。
三维重建技术包括多视图几何、立体匹配、三维重建等算法。
5. 行为识别行为识别是指对人或物体的行为进行识别和分类。
其主要应用于智能监控、自动驾驶等领域。
行为识别的算法包括传统的基于特征的方法以及深度学习中的时空卷积神经网络(ST-CNN)等算法。
6. 异常检测异常检测是指在图像或视频中检测出异常事件,如交通事故、火灾等。
其主要应用于公共安全领域。
异常检测的算法包括基于传统特征的方法以及深度学习中的循环神经网络(RNN)等算法。
计算机视觉是一门涉及多个领域的交叉学科,其研究内容包括图像处理、特征提取、目标检测与识别、三维重建、行为识别和异常检测等方面。
随着深度学习技术的发展,计算机视觉在各个领域中的应用越来越广泛。
计算机图形学完整课件
由于我们使用的只是d的符号,而且d的增量都是整数,只是其初始值包含小数。因此,我们可以用2d代替d,来摆脱小数,写出仅包含整数运算的算法:
void MidpointLine(x1,y1,x2,y2,color) int x1,y1,x2,y2,color; { int a,b,d1,d2,dx,y; a=y1-y2; b=x2-x1; d=2*a+b; d1=2*a; d2=2*(a+b); x=x1; y=y1;
setpixel(x,y,color); while(x<x2) { If(d<0) {x++;y++d+=d2;} else {x++;d+=d1;} setpixel(x,y,color); }
2.1.3 Bresenham 画线算法
算法分析
算法推导
可视化效果图
2.1.4 图形环境的设置
1.2 计算机图形学的发展
1.2.1 计算机图形学的发展简史 50年代准备阶段 60年代发展阶段 70年代推广应用阶段 80年代系统实用化阶段 90年代标准化智能化阶段
1.2.2 计算机图形学的发展方向 造型技术的发展 真实图形生成技术的发展 人—机交互技术的发展 模拟艺术的仿真 计算机动画
另外,为了方便起见,我们只考虑中心在原点,半径为整数R的圆x2+y2=R2。对于中心不在原点的圆,可先通过平移变换,化为中心在原点的圆,再进行扫描转换,把所得的像素坐标加上一个位移量即得所求像素坐标。
1.3 计算机图形学的应用
1.用户接口 2.计算机辅助设计与制造(CAD/CAM) 3.地形地貌和自然资源图 4.计算机动画和艺术 5.件 计算机图形系统软件 计算机图形显示原理 光栅扫描式图形显示器
计算机视觉中的多视图几何D射影几何和变换ppt课件
变换的层次 群 矩阵 失真 不变性质 射影 A t 接触表面 15dof v’ v 的相交和相切 仿射 A t 平面的平行 12dof 0’ 1 体积比,形心 相似 sR t 绝对二次曲线 7dof 0’ 1 欧式 R t 体积 6dof 0’ 1 A是3*3的可逆矩阵,R是3D旋转,t是平移
射影变换 在点变换X’=HX下,平面变换为π‘=H’‘‘π 平面上的点的参数表示 在平面π上的点X可以写成X=Mx 其中M是4*3矩阵,设平面π=(a,b,c,d)’ 且a非零,那么M’可以写成M‘=[PII3*3],其中p=(-b/a,-c/a,-d/a)’
平面、直线和二次曲面的表示和变换 直线公式:ax+by+c=0,矢量(a,b,c). 平面公式:π1X+π2Y+π3Z+π4=0,矢量(π1,π2,π3,π4)’. 齐次化, X=x1/x4, Y=x2/x4, Z=x3/x4. 得到π1x1+π2x2+π3x3+π4x4=0 或简记为π’X=0.表示点X在π上.
设A,B分别是原点和X-方向的理想点 L=(0,0,0,1)’(1,0,0,0)-(1,0,0,0)’(0,0,0,1) =4行4列的矩阵反对称矩阵,左下角1 由两平面P,Q的交线确定的直线的对偶Plucker表示为L*=PQ’-QP’并与L有相似的性质。在点变换下,L*’=H‘’‘L*H’‘,矩阵L*可由L通过简单的重写规则得到: l12:l13:l14:l23:l42:l34=l*34:l*42:l*23:l*14:l*13:l*12 对偶的原则是1234的集合
无穷远平面 (1)在平面射影几何中,辨认无穷远线就能测量平面的仿射性质,辨认其虚原点就能测量其度量性质: 两张平面相平行的充要条件是他们的交线在π∞上 如果一条直线与另一条直线或一张平面相交在π∞上,则他们平行 (2)在射影变换H下,无穷远平面π∞是不动平面的充要条件是H是一个仿射变换(类似于P20无穷远线的推导) 在放射变换下平面π∞是整个集合不动,而不是点点不动 在某个具体的放射变换中,可能还存在除π∞外的某些平面保持不动,但仅有π∞在任何仿射变换下保持不变
多视图学习 multi-view
多视图学习(multi-view learning)前期吹牛:今天这一章我们就是来吹牛的,刚开始老板在和我说什么叫多视图学习的时候,我的脑海中是这么理解的:我们在欣赏妹子福利照片的时候,不能只看45度角的吧,要不那样岂不是都是美女了,这还得了。
所以我们要看各个角度的照片,打击盗版美女,给大家创建一个真诚的少点欺骗的和谐世界。
所以说,多视图学习就是360度,全方位无死角的欣赏(学习)然后得到最接近真实值的判定。
话说那么一天啊,一个人和一个蚂蚁在对话,他们看着一个米饭粒,人说,这个米饭粒胖嘟嘟的一定很香,蚂蚁说:你胡说,这米粒明明是长方形的,你干嘛说他胖嘟嘟的。
然后他们就吵得面红耳赤,就去问上帝,这米究竟是什么样子的。
上帝说:你们都没有错,人看到的是三维的世界,所以他们能看到立体的东西,而蚂蚁只能看到二维的,所以蚂蚁只能看到平面的。
从上面的小故事我们可以看出,多视图学习就是从多个角度去学习,然后数据进行预测提高准确性。
一半监督学习半监督学习问题在真实世界中大量存在,以下列举几例:在文本分类中,例如,垃圾邮件过滤问题,所有邮件都可以作为未标记数据,标记数据的获取要求用户标注哪些是垃圾邮件,哪些不是,如果使用传统的监督学习方法,需要用户标记上千个邮件作为样本,才能使训练的学习器有较好的过滤性能,而几乎没有用户愿意花如此多的时间标记邮件,在只有少量的用户标记邮件和大量的未标记邮件的情况下,使用半监督学习方法训练垃圾邮件过滤器可能是一个好的选择。
在图像处理中,例如,计算机辅助医学图像分析问题,可以从医院获得大量的医学图像作为未标记数据,但如果要求医学专家把这些图像中的病灶都标识出来,往往是不现实的,一般只能对少量医学图像中的病灶进行标识,所以需要使用半监督学习方法来减少对标记数据的需求,在自然语言处理中,例如,句法分析问题,为了训练一个好的句法分析器需要构造句子/句法树,这是一项十分耗时的工作,构造几千个句法树可能要耗费一个语言学家几年的时间,而可以作为未标记数据使用的句子是普遍存在的,考虑未标记数据的半监督学习能解决语言学家的困难,上述实例表明,随着信息技术的飞速发展,我们面临的问题是,数据大量存在,但获取数据的标记却需要耗费大量的人力物力,传统的监督学习方法在标记数据较少的情况下很难获得好的预测性能"半监督学习正是为了解决这类问题而提出,在理论和实际中都具有重要意义。
计算机视觉各个方向介绍
计算机视觉各个方向介绍全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习的交叉学科,其应用领域广泛,包括人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等。
在计算机视觉领域,存在着多个研究方向,各具特点和应用场景。
接下来将对计算机视觉各个方向做详细介绍。
1. 图像处理图像处理是计算机视觉中最基础也是最核心的技术之一,其主要任务是对图像进行分析、处理和提取特征。
在图像处理领域,常见的技术包括图像增强、图像去噪、图像分割、图像融合等。
图像处理技术在许多领域都有广泛的应用,如医学影像处理、安防监控等。
2. 物体检测物体检测是计算机视觉中的一个重要研究方向,其主要任务是在图像中定位并识别特定的物体。
物体检测技术可以应用于人脸识别、车辆识别、目标跟踪等领域。
目前,深度学习技术在物体检测领域取得了巨大的突破,如Faster R-CNN、YOLO等算法。
3. 图像语义分割图像语义分割是计算机视觉中较为复杂和困难的问题之一,其目标是为图像中的每个像素分配一个语义类别。
这个技术在自动驾驶、医学图像分析等领域有着广泛的应用。
近年来,基于深度学习的语义分割算法如FCN、U-Net等已经成为研究热点。
4. 人脸识别人脸识别是计算机视觉中一个重要的应用方向,其主要任务是识别人脸图像中的身份信息。
人脸识别技术已经广泛应用于手机解锁、安防监控、金融领域等。
近年来,人脸识别技术取得了巨大的进展,主要得益于深度学习的发展。
5. 图像生成图像生成是计算机视觉中的一个新兴方向,其主要任务是利用生成模型生成具有一定语义信息的图像。
图像生成技术可以应用于图像修复、图像超分辨率、图像生成等领域。
目前,生成对抗网络(GAN)已经成为图像生成领域的主流技术。
6. 深度学习在计算机视觉中的应用深度学习是计算机视觉中至关重要的技术,其主要通过构建深层神经网络来学习特征表示。
深度学习技术在图像处理、物体检测、图像语义分割、人脸识别等领域都有着广泛的应用。
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等距变换
x ' cos ' y sin 1 0
'
sin cos 0
t x x t y y 1 1
当 =1时,该变换是保向的且是欧氏变换(欧氏变换是等距 变换的一种,只有平移和旋转),当 =-1时,该变换是逆向 的(包含了反射)。 不变量:长度,角度,面积 群和定向:如果左上角的2X2矩阵的行列式为1,它是保向 的。保向的等距变换形成一个群,但逆向的不是。这种区别 对于下面的相似和仿射变换同样如此。
二次曲线
ax2+bxy+cy2+dx+ey+f=0 齐次化得: ax12+bx1x2+cx22+dx1x3+ex2x3+fx32=0 xTCx=0
b / 2 d / 2 a C b/2 c e/2 d /2 e/2 f
5点定义一条二次曲线
对偶二次曲线
过(非退化:矩阵C是可逆矩阵)二次曲线C上点x 的切线l由l=Cx确定; 因为xTCx=0;l=Cx;所以(C-1l)TC(C-1l)=lTC-1l=0; 退化二次曲线:C=lmT+mlT 由l和m两线组成,矩阵C 是秩为2的对称矩阵,它的零矢量为x=lXm,它是l和 m的交点; 退化的线二次曲线包含两个点(秩2),或一个重点 (秩1)。
点与直线
1.点x在直线l上的充要条件是xTl=0; 2.两直线l和l’的交点是点x=lXl’; 3.过两点x和x’的直线是l=xXx’; 4.理想点:(x1,x2,0)T 无穷远线l=(0,0,1)T 5.IP2中的一个点对应IR3中的一条过原点的直 线,IP2中的直线对应IR3中的过原点的平面; IP2中的两点确定一直线对应IR3中的两过原点 的直线确定一个平面,IP2中的两直线交于一 点对应IR3中的两过原点的平面交于一条直线。 6.对偶原理:互换原定理中点和线的作用。
二次曲线分类
1.二次曲线的射影标准形式: 因为C是对称矩阵,所以有实特征值并可分解为乘 积C=UTDU,其中U是正交矩阵,而D是对角矩阵。以 射影变换U作用于二次曲线C,则C变成另一条二次 曲线C’=U-TCU-1=U-TUTDUU-1=D这表明任何二次曲 线都摄影等价于一个由对角矩阵表示的二次曲线。 令 D diag 1d1 2 d2 3d3 其中 i 1 或0且 di 0 T 则D可以写为 D diag s1 s2 s3 diag 1 2 3 diag s1 s2 s3 si2 di 用变换 diag s1 s2 s3 再进行一次变换, 其中 二次曲线D变为具有矩阵 diag 1 2 3 的二次曲线
'
a12 0
a22
t x x t y y 1 1
A t x x 0 1
平面仿射变换有六自由度。A是非奇异矩阵。 A可以看作是旋转和非均匀缩放的复合。
A R( ) R( ) DR( ) A=UDVT=(UVT)(VDVT) R( ) R( ) DR( ) 不变量:平行线,平行线段长度比,面积比(任何形 状的面积都被缩放了detA倍,即detD倍)。
1 0 H HA 0 1 l l 1 2 0 0 l3
仿射矫正
消影线l的确定: 1. 由平行线的影像的交点来计算。 2.给定一条直线上已知长度比的两个线段,该直线 上的无穷远点便可以确定(利用交比)。 1)a,b,c坐标分别是0,a,a+b。 2)a’,b’,c’坐标分别是0,a’,a’+b’。 3)计算1D射影变换H2X2 4)在变换H2X2下无穷远的像可以求出。 3.消影点可以用几何作图的方法得到。
逆变换是相同性质的变换,且矩阵结构相同,所以 I 0 K 0 sR t / v H H P H AHS T v 0 1 0 1 V 这里的矩阵的参数与上面的不同
度量矫正1
1.假定一幅图像已经仿射矫正(V=0): 假设图像中的直线l’和m’与世界平面上的一对 垂直线l和m对应,则 '
二次曲线的其他性质
1.点x和二次曲线C定义一条直线l=Cx。l称为x关于C 的极线,而点x称为l关于C的极点。 2.点x关于二次曲线C的极线l=Cx与C交于两点,C的 过这两点的两条切线相交于x。 3.如果点x在C上,则它的极线就是二次曲线过x点的 切线。 4.如果点y在极线l=Cx上,则yTl=yTCx=0。满足 yTCx=0的任何两点x,y称为关于二次曲线C共轭。 5.如果x在y的极线上,那么y也在x的极线上。
t v
A sRK tV T / v
det K 1且是
上三角矩阵 这里用到矩阵的QR分解:非奇异矩阵A可以分解为 一个正交矩阵Q与一个非奇异上三角矩阵R相乘。 不变量的数目:与函数无关的不变量数等于或大于 配置的自由度数减去变换的自由度数。
1D射影几何
x’=H2X2x 3个自由度,由3组对应点来确定。 交比:
R t x x 0 1
相似变换
相似变换是一个等距变换与一个均匀缩放的复合。当欧氏变 换(即没有反射)与均匀缩放复合时,相似变换的矩阵表示 为:
x' s cos ' y s sin 1 0
'
s sin s cos 0
度量矫正2
这里我们从平面的原有透视图像入手,假定 直线l和m是世界平面上两正交直线的像,则 lTC*m=0
l1m1
(l1m2 l2 m1 ) / 2 l2 m2 (l1m3 l3m1 ) / 2 (l2 m3 la,b,c,d,e,f)T是C*的二次曲线矩阵的6维矢 量形式。5个这样的约束联合起来,形成一个 5X6矩阵,使得c和C*作为其零矢量求得。
t x x t y y 1 1
sR t x x 0 1
不变量:夹角,平行线,两长度的比率,面积的比率 度量结构:确定到只差一个相似变换的结构。
仿射变换
仿射变换是一个非奇异线性变换与一个平移变换的 复合。 '
x a11 ' y a21 1 0
l C m l
'T *' ' ' 1
l
' 2
KK l 0
' 3
T
它是关于2X2矩阵S=KKT的线性约束,矩阵S 是齐次对称矩阵,有2个自由度,公式化简为
m1 0 ' m2 0 0 ' m3
l
' 1
l S m
' 2
' 1
m
' T 2
C* i 1 i 0 i 1 i 0 0 1 0 0 0 0 0 0
对偶二次曲线C*在射影变换H下不变的充要条件是H 是相似变换。
射影平面上的夹角
cos l T C *m (l T C *l )(mT C *m)
射影变换
射影映射是IP2到它自身的一种满足下列条件的可逆 映射h:三点x1,x2,x3共线当且仅当h(x1),h(x2),h(x3) 也共线。 映射h:IP2→IP2是射影映射的充要条件是:存在一 个3X3非奇异矩阵H,使得IP2的任何一个用矢量x表 示的点都满足h(x)=Hx。 点:x’=Hx;H为3X3非奇异矩阵 直线:l’=H-Tl; 二次曲线:C’=H-TCH-1; 对偶二次曲线:C*’=HC*HT;
Cross( x1 , x2 , x3 , x4 )
xi1 xi x j det xi 2 x j1 x j2
x1 x2 x3 x4 x1 x3 x2 x4
( x11 x22 x12 x21 )( x31 x42 x32 x41 ) Cross( x1 , x2 , x3 , x4 ) ( x11 x32 x12 x31 )( x21 x42 x22 x41 )
虚圆点及其对偶
在相似变换下,无穷远直线上有两个不动点。他们 是虚圆点。I=(1,i,0)T,J=(1,-i,0)T 在射影变换H下,虚圆点为不动点的充要条件是H是 相似变换。 与虚圆点对偶的二次曲线C*=IJT+JIT。 C*是由这两个虚圆点构成的退化的线二次曲线。在 欧氏坐标系下 1 1 1 0 0
0 0 0
射影变换的分解
sR t / v K H HS H AH P 0 1 0
H 1 H P1 H A1 H S 1
0 I 1 V T
0 sRK tV T / v t T v V v
此夹角在射影变换下不变。 一旦二次曲线C*在射影平面上被辨认,那么 欧氏角便可以用上式测量。 如果 l T C*m 0 ,则直线l和m正交。 长度比:一旦C*被辨认,长度比可以测量。 可以通过测量角度获长 a / b sin A / sin B 度比。
由图像恢复度量性质
C*’=(HPHAHS)C*(HPHAHS)T =(HPHA)(HSC*HST)(HATHPT)=(HPHA)C*(HATHPT)
共点线
共点线是直线上共线点的对偶。任何四条共 点线都有一个确定的交比。
从图像恢复仿射和度量性质
无穷远线:(0,0,1)T 在射影变换H下,无穷远直线l为不动直线的充要条 件是H是仿射变换。(在仿射变换下,l不是点点不 动的) 如果无穷远直线的像是l=(l1,l2,l3)T,假定l3不为0,那 么把l映射回无穷远处的一个合适的射影变换是
KK T T V KK T KK T V T T V KK V
射影成分V和仿射成分K可以直接由C*的像确定。 在射影平面上,一旦C*被辨认,那么射影失真可以 矫正到相差一个相似变换。 1 0 0 相差一个相似变换的 利用SVD, C *' U 0 1 0 U T 矫正射影变换为H=U-1。