一些人生規劃的關係，
各種事情接踵而至的情況下，
很匆忙的報名了這次的鐵人賽，
在影像處理視覺定位的領域下努力耕耘了不少時間，
很想把自己的所學有架構的整理回顧一次，
除了溫故之餘還希望重新審視自己的不足。

從一開始的影像處理的函示庫openCV的建置環境設定、專案設定，
day1-在windows10上以visual studio 2017 安裝opencv 3.4.7
day2-openCV 的Hello World
(一直在windows的環境下開發，很想跳到linux的開發環境，但不知道總有一道看不見的牆阻礙著)
成像原理、數學表示的方式、矩陣運算的Eigen,難以理解的抽向四元數在更進一步似乎還有雙四元數，
day3-pinhole camera model 針孔成像原理
day4-旋轉矩陣
day5-旋轉向量
day6-四元數前置作業
day7-四元數旋轉

影像特徵:特徵的精度，像素精度?亞像素精度?FAST、AGAST、Good Feature To Track(GFTT)、
ORB、 SIFT、 SURF........
day9-圖像特徵(FAST實作)

影像前處理:RGBtoGray、直方圖均衡化(Histogram Equalization)
描述符:左右的匹配=>3D點的深度恢復，前後的特徵追蹤=>運動姿態的估計
day8-從影像中如何獲得3D點座標
day23-點雲的初始化
day-24 triangulatePoints三角測量
day25-solvePnP
day27-stereo camera triangulate深度相機 三角測量
day28-stereo camera剛體轉換 手眼問題 正交 Procrustes 問題
day29-stereo camera another 解決方案ICP

匹配過濾:ratio test ，cross check，epipolar geometry，RANSAC
day10-特徵描述符與匹配過濾
day11-drawMatches with mask 遮罩
day12-匹配過濾 cross_check &kNN with ratio_test
day13-epipolar geometry對極幾何
day14-RANSAC在求解Fundamental的應用

光流
day26-calcOpticalFlowPyrLK光流

相機的校正:相機矩陣，畸變參數
day15-Camera calibration With OpenCV相機校正
day16-Camera calibration使用心得
day21-Camera calibration[再次挑戰心得筆記]
day22-單目相機定位前置作業
深度相機的立體校正:左右相機投影矩陣，兩個相機之間的基礎矩陣、本質矩陣，
day17-stereo calibration With OpenCV深度相機校正
day18-stereo calibration使用心得
day19-Camera calibration [實戰心得筆記?]
day20-讀入實驗影像與相機參數

本次的鐵人賽大概有以上流程，
然而在此之後的還有對於推估的相機姿態的優化，
使再三角測量的3D點再次投影到影像上與匹配的特徵點之間的誤差最小，
使測量出來的3D點或是相機的內參數外參數更為精準。
Bundle adjustment(BA)、迴環檢測、Hessian矩陣