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Was ist die Computer-Vision-Grundmatrix?
Im Bereich der Computer-Vision ist die Fundamental-Matrix ein wesentlicher Begriff, der bei Stereovision und Jobs verwendet wird, bei denen es um Struktur aus Bewegung geht . Wenn zwei Fotos aus unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen werden, wird die geometrische Beziehung dargestellt, die zwischen den einander entsprechenden Punkten besteht. Durch den Einsatz der Fundamentalmatrix ist es möglich, Epipolarlinien zu ermitteln, die für die Stereoanpassung und Wiedergabe in drei Dimensionen notwendig sind.
Ihr Nutzen
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Grundlegende Matrix (Computer Vision)
Kapitel 2: Skaleninvariante Feature-Transformation
Kapitel 3: Kameraresektion
Kapitel 4: Korrespondenzproblem
Kapitel 5: Epipolare Geometrie
Kapitel 6: Wesentliche Matrix
Kapitel 7: Bildentzerrung
Kapitel 8: Kameramatrix
Kapitel 9: Lochkameramodell
Kapitel 10: Acht-Punkte-Algorithmus
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Computer-Vision-Grundmatrix.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Computer-Vision-Grundmatrix in vielen Bereichen.
An wen sich dieses Buch richtet
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für irgendeine Art von Computer Vision Fundamental Matrix hinausgehen möchten.
Im Bereich der Computer-Vision ist die Fundamental-Matrix ein wesentlicher Begriff, der bei Stereovision und Jobs verwendet wird, bei denen es um Struktur aus Bewegung geht . Wenn zwei Fotos aus unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen werden, wird die geometrische Beziehung dargestellt, die zwischen den einander entsprechenden Punkten besteht. Durch den Einsatz der Fundamentalmatrix ist es möglich, Epipolarlinien zu ermitteln, die für die Stereoanpassung und Wiedergabe in drei Dimensionen notwendig sind.
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(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Computer-Vision-Grundmatrix in vielen Bereichen.
An wen sich dieses Buch richtet
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für irgendeine Art von Computer Vision Fundamental Matrix hinausgehen möchten.