随笔分类 -  计算机视觉与三维重建

相机模型
摘要：本文从经典的针孔相机模型开始，推导出相机的几何模型。这个模型描述了如何把三维场景中的坐标转换到二维图像上。只有理解了这个模型，我们才有可能从二维的图像反向推测三维世界，也就能够实现三维重建的过程。 参考资料： 计算机视觉 鲁鹏 清晰完整合集 小孔成像原理 针孔模型是相机最理想的模型，针孔成像的示意图 阅读全文
posted @ 2025-03-26 13:36 王乐Levi 阅读(467) 评论(0) 推荐(0)
SIFT源码解析（openMVG-2.1）
摘要：本文对openMVG 2.1中的sift相关源码进行了解析，算法原理部分请见上一篇文章万字长文详解SIFT特征提取，本文代码中涉及的一些细节问题可以当作上一篇文章的补充。 调用例程 openMVG的项目源代码中有sift的调用例程，见： openMVG-2.1\src\openMVG_Samples 阅读全文
posted @ 2025-03-25 17:41 王乐Levi 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
万字长文详解SIFT特征提取
摘要：更新：针对openMVG中的SIFT源码解析，由于篇幅较长，我放在了另一篇文章中SIFT源码解析（openMVG-2.1），其中一些实现细节可以作为本篇文章的补充。 本文对 SIFT 算法进行了详细梳理。SIFT即尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform） 阅读全文
posted @ 2025-03-21 17:26 王乐Levi 阅读(415) 评论(0) 推荐(0)
RANSAC---从直线拟合到特征匹配去噪
摘要：Ransac全称为Random Sample Consensus，随机一致性采样。该方法是一种十分高效的数据拟合方法。我们通过最简单的拟合直线任务来了解这种方法思路，继而扩展到特征点匹配中的误点剔除问题。 （注意，RANSAC不是直接用于特征点匹配，而是一种在初步特征匹配后消除误匹配的方法） 直线拟 阅读全文
posted @ 2025-03-21 16:41 王乐Levi 阅读(508) 评论(0) 推荐(0)
边缘检测及Canny算法
摘要：对边缘的直观理解 边缘有助于我们对图像进行语义理解。直观上，边缘发生在图像强度值变化剧烈的地方 如何描述变化？自然是用导数/梯度 如上图，我们对图中的信号在水平方向上求导，可以得到右侧的导数图像，可以看到，它在边缘处由于信号发生剧烈变化，导数产生了极值。因此，导数的极值点能帮助我们定位边缘所在。 用 阅读全文
posted @ 2025-03-21 11:37 王乐Levi 阅读(321) 评论(0) 推荐(0)
Harris角点检测
摘要：论文：C.Harris and M.Stephens. "A Combined Corner and Edge Detector. Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference: pages147--151. 为什么需要检测角点 传统的边缘检测（如So 阅读全文
posted @ 2025-03-18 19:48 王乐Levi 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)