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。
延續前一篇文介紹 TUM RGB-D Dataset，本文將要來使用python處理這個數據集，首先要建立一個 Python 的 dataset class，以...
為了計算兩張圖的相機的姿態，我們需要知道兩張圖內共同的資訊，這個資訊就是特徵點 (feature point)。特徵點指的是圖片中的一些有特別代表性的像素，可以...
得到特徵點後，我們可以進行特徵點匹配，找出兩張圖片中相同的特徵點。也就是計算特徵點 descriptor 之間的相似度，找出最相似的特徵點。 例如，計算兩個向量...
有了對應點之後，我們就可以來計算相機的姿態了。背後的原理是利用相機投影的幾何關係，解出相機的旋轉矩陣和平移向量，這些理論的部分我們會在後面利用幾篇文章來細說。本...
當我們得知兩張圖之間的對應點、相機參數和座標轉換時，我們還可以透過 Triangulation 的到這些對應點的三維座標，與以前數學課程中學過的三角測量基本相同...
前面示範了簡單的實作練習，現在讓我們回到理論的部分，讓我們試著回答以下問題： 如何從點的配對得到相機的外部參數的呢？ 需要幾個點的配對才能推估出相機的外部參數...
延續前一篇的內容，在相機一座標系下的 點 和在相機二座標系下的 點 之間的關係是： 左右兩邊都同時乘上 ，這裡的 是 的 skew-symmetri...
終於要來回答前面的問題：如何用兩張圖的匹配點解出 Essential Matrix 呢？ 上一篇文中提到經典的 Epipolar constraint如下：...
八點法故名思義，就是利用兩張圖的 8 個匹配點來計算 Essential Matrix。 基本的步驟如下： 1. 解方程式得到 E 將八個配對點轉換成以下矩陣形...
筆者當初學習八點法時，能夠理解基本的算法與實作，但對於背後數學原理感到困惑，為什麼這樣做就對了呢？因此在這裡想要深入一些，不會追求能夠完整證明，但希望能提供一些...
