作者

罗世明 shl666@ucsd.edu

语言

Python3

写在最前面

这是一个改编自UCSD CSE252A的CV入门级教程，在此感谢David J.Kriegman教授和Benjamin L.Ochoa对视觉小白（就是我）的启蒙。 我会尽量标注所有专有名词的英文，以免对大家产生混淆。整个教程会涉及5块内容

1. 背景介绍与人类视觉 ~
2. 视觉几何 e.g. 透射几何、相机模型、透镜、刚体转换等
3. 3维重建 e.g. 双向反射分布函数（BRDF）、阴影（Shading）模型、光度立体技术（Photometric Stereo）等
4. 兴趣点／边界探测与立体视觉 e.g. 滤波器、核（Epipolar）几何、concer & edge detection、图像矫正等
5. 移动检测与深度学习浅谈 e.g. 视觉追踪、深度神经网络等

一共会有4次作业，都是jupyter notebook的形式，我尽量贴出详细解答，但是这要经过教授的允许，这里涉及到academic integrity的问题。

想了一段时间，我们还是一切从实际出发，尽量避免陷入无尽的理论中：

从兴趣点检测和匹配（Feature Detection/Matching）开始

这一节会详细介绍一种非常质朴的Feature Detector(又名Corner Detector) -- The Förstner corner detector(维基百科解释)。整个特征点检测和两幅图之间匹配的流程都会尽可能详尽地描述，包括数学表达式与伪代码。

参考

参考书："Computer vision: A Modern Approach," (2nd ed.) David A. Forsyth, Jean Ponce, Prentice Hall, ISBN: 013608592X

David 和 Benjamin 大头照镇楼，希望我能写完这个教程...