摘要：参考的是书上例7-1.原代码是获取H-S二维直方图，我在这里改成了获取RGB以及灰度图的一维直方图。代码如下：首先，要获取分别的直方图，必须将原图片按通道分开，因此，创建四个IplImage，depth为8，然后进行图像转换。IplImage* r_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);IplImage* g_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);IplImage* b_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);IplImage* gray_plane = cv 阅读全文

摘要：1.7 Euclidean reconstruction之前我们学到的那些方法，参数并不齐全。如果镜头的完整calibration都知道了，则我们可以避免重建场景中的一些不确定性。之前学到的都是投影重建，包含了不知道镜头或场景的calibration所重建出的所有可能，很多情况下这种方法并不足够。如果希望重建的模型能够获得物体的正确（欧式）形状，需要得到镜头的calibration。之前已经知道了... 阅读全文

摘要：1.4 Three-view geometry对于两个视点，基本的代数项是基础矩阵，而对于三视点，规则是trifocal tensor（不晓得专业翻译是什么）。它是一个3*3*3的数组，代表对应的点或线在三视点下的坐标。正如同基础矩阵是由两个镜头矩阵定义的，trifocal tensor是由3个镜头矩阵定义，之间的对应关系也与2视点相同，同样取决于投影转换。trifocal tensor的格式是，... 阅读全文

摘要：1.2 Camera projections点镜头 投影其实是一个降维的过程，通常是将3D的事物用2D的图像表示出来。下面介绍中心投影(centre projection)，空间中的点经过一个固定点(投影中心)延伸出的射线。这个射线与图像平面的交点就是点的图像。注：听起来像小孔成像。。。具体的还是看书上的截图吧，我这里是扫描版不清楚，就不贴出来了。如果空间上的点共面，则这个面与图像平面存在投影转换... 阅读全文