鐵人檔案
介紹電腦視覺領域中的 3D 重建相關的理論與算法：包含如何估計相機的姿態、如何計算深度、如何重建，也會試著涵蓋一些近年崛起的深度學習的 3D 重建算法。本系列將會理論與實作並重，主要使用 Python 實作，並且以 3D 視覺化的方式展示實作的結果。
假設有兩張拍攝同一張書桌，如果沒有GPS，我們要如何得知在現實中兩個拍攝的 3D 座標？答案是利用兩張照片中共同的資訊，譬如說我們可以透過同個物體在兩張照片中的...
本文將分幾個部分，介紹基本的計算攝影學的理論，準確地來說，會介紹如何用數學的方式表達從 3D 空間中的物體到圖片中的過程（以下稱作為投影），並且描述不同相機位置...
3D 空間轉換 剛體變換 Rigid transformation 是由一個 3D 旋轉與 3D 位移表達：把一個3D空間的點 (x, y, z) ，先對於原點...
前面兩天詳細介紹了投影矩陣和 3D 轉換矩陣，這篇文章要總結一下，讀者如果沒有時間，可以跳過前面，直接看這篇的結論。我們也會介紹一些實作上的細節，這部分如果只是...
本系列會使用 vispy 做 3D 的視覺化，因此本文讓讀者熟悉使用 vispy 簡單的畫出各種圖形，方便配合之後的實作。 vispy 是一個 interac...
在前一篇文章中，我們建立了一個空白的視窗，並且加入了一個紅色的正方體。這一篇文章我們要來畫出相機模型，讓我們可以看到相機的位置和方向。 一般來說，我們可以用各種...
以下是今天的練習目標： 畫出一個相機 將相機移動到設定的位置 將相機轉向設定的方向 將多個轉換矩陣組合起來 基於前一篇文的基礎，我們可以畫出一個相機 im...
在此練習中，我們來看看如何使用相機的投影矩陣，並且加上前一篇文的相機姿態轉換。 首先，有別於前面自己手動計算轉換矩陣，我們要使用更為方便的 look_at 函數...
現在我們已經有些相機的基本知識，和一些實際的操作經驗，我們可以來學習如何估計相機的姿態。 如同 day0 所述，這個演算法會透過圖片裡同個物體在兩張照片中的位置...
在電腦視覺相關的研究中，我們常常需要在一些公開的數據集上做實驗，這樣才能確保我們的演算法是可以與其他人的研究成果進行比較的，並且提供他人驗證我們提出的方法的機會...
