計算機視覺相機模型與標定：如何讓計算機“看懂”三維世界？

• 一、前言
• 二、相機模型基礎?
• • 2.1 針孔相機模型?
  • • 2.1.1 模型原理?
    • 2.1.2 代碼示例?
  • 2.2 透視變換與相機內參?
  • • 2.2.1 透視變換矩陣?
    • 2.2.2 內參矩陣的作用?
  • 2.3 相機外參?
  • • 2.3.1 世界坐標系與相機坐標系的轉換?
    • 2.3.2 外參的確定?
• 三、相機畸變模型?
• • 3.1 徑向畸變?
  • • 3.1.1 畸變原理?
    • 3.1.2 代碼示例?
  • 3.2 切向畸變?
  • • 3.2.1 畸變原理?
    • 3.2.2 綜合畸變模型?
• 四、相機標定方法?
• • 4.1 傳統標定方法 - 張正友標定法?
  • • 4.1.1 標定原理?
    • 4.1.2 代碼示例?
  • 4.2 自標定方法?
  • • 4.2.1 自標定原理?
    • 4.2.2 自標定的優勢與挑戰?
  • 4.3 基于深度學習的標定方法?
  • • 4.3.1 深度學習在標定中的應用?
• 五、前沿研究與發展趨勢
• • 5.1 多模態數據融合的深度學習標定?
  • 5.2 基于生成對抗網絡（GAN）的標定數據增強?
  • 5.3 在線自適應相機標定?
• 六、總結與展望?
• 致讀者一封信