计算机视觉相机模型与标定：如何让计算机“看懂”三维世界？

• 一、前言
• 二、相机模型基础​
• • 2.1 针孔相机模型​
  • • 2.1.1 模型原理​
    • 2.1.2 代码示例​
  • 2.2 透视变换与相机内参​
  • • 2.2.1 透视变换矩阵​
    • 2.2.2 内参矩阵的作用​
  • 2.3 相机外参​
  • • 2.3.1 世界坐标系与相机坐标系的转换​
    • 2.3.2 外参的确定​
• 三、相机畸变模型​
• • 3.1 径向畸变​
  • • 3.1.1 畸变原理​
    • 3.1.2 代码示例​
  • 3.2 切向畸变​
  • • 3.2.1 畸变原理​
    • 3.2.2 综合畸变模型​
• 四、相机标定方法​
• • 4.1 传统标定方法 - 张正友标定法​
  • • 4.1.1 标定原理​
    • 4.1.2 代码示例​
  • 4.2 自标定方法​
  • • 4.2.1 自标定原理​
    • 4.2.2 自标定的优势与挑战​
  • 4.3 基于深度学习的标定方法​
  • • 4.3.1 深度学习在标定中的应用​
• 五、前沿研究与发展趋势
• • 5.1 多模态数据融合的深度学习标定​
  • 5.2 基于生成对抗网络（GAN）的标定数据增强​
  • 5.3 在线自适应相机标定​
• 六、总结与展望​
• 致读者一封信