計算機視覺和圖形學中的攝像機內參數矩陣詳解
在計算機視覺和圖形學中都有“攝像機內參數矩陣”這個概念，其含義大致相同，但在實際使用過程中，這兩個矩陣卻相差甚遠。在增強現實中，為了使計算機繪製的虛擬物體和真實環境影象對其，需要令虛擬攝像機的內參數和真實攝像機的內參數相一致。因此，理解這兩個內參數矩陣的詳細含義和演算法很重要。
在計算機視覺中，攝像機內參數矩陣可以表示為：
其中 f 為攝像機的焦距，單位一般是mm，dx,dy 為像元尺寸，u0,v0 為影象中心。由此可以計算出攝像機縱向視場角有：
h為影象的縱向畫素值，相似的可以推導橫向視場角。
在計算機視覺中，攝像機內參數矩陣一般也稱作投影矩陣，而其數值在不同的渲染引擎中也不盡相同，本文僅對XNA中的情況加以說明。在XNA中，一般採用Matrix.CreatePerspectiveFieldOfView(floatfieldOfView, float aspectRatio, float nearPlaneDistance, float farPlaneDistance)來生成一個投影矩陣。其中，fieldOfView為攝像機的縱向（並非橫向）視場角（並非半視場角），aspectRatio為寬高比，nearPlaneDistance，farPlaneDistance分別為進、遠剪切面。其生成的矩陣可表示為：
其中，
。
綜上所述，聯絡兩個矩陣的關鍵因素在於縱向視場角和寬高比。
相關推薦
計算機視覺和圖形學中的攝像機內參數矩陣詳解
在計算機視覺和圖形學中都有“攝像機內參數矩陣”這個概念，其含義大致相同，但在實際使用過程中，這兩個矩陣卻相差甚遠。在增強現實中，為了使計算機繪製的虛擬物體和真實環境影象對其，需要令虛擬攝像機的內參數和真實攝像機的內參數相一致。因此，理解這兩個內參數矩陣的詳細含義和演算法很
數字影象處理、計算機視覺和計算機圖形學關係
Computer Graphics，簡稱 CG 。輸入的是對虛擬場景的描述，通常為多邊形陣列，而每個多邊形由三個頂點組成，每個頂點包括三維座標、貼圖座標、rgb 顏色等。輸出的是影象，即二維畫素陣列。Computer Vision，簡稱 CV。輸入的是影象或
【計算機圖形學】計算機圖形學中的座標系統
一、簡介 馬三最近開始學習計算機圖形學了，買了兩本書，其中一本是國內的，還是什麼大學的教材，不過寫得真不咋樣啊。另外一本是大名鼎鼎的《計算機圖形學》第四版。最近接觸了下計算機圖形學中的座標系統，做個筆記。 二、計算機圖形學中的座標系統 1.建模座標系（MC） 建模座標系是一個區域性座標系，同時
圖形學中的行矩陣和列矩陣
什麼是列矩陣？ 比如M(x,y)表示取出矩陣的x行y列元素，那麼對於一個4x4的齊次矩陣K來說，如果它的位置分向量為T(下標索引從0開始計，一個矩陣有旋轉分量和位置分量)，則T為T=Vec3(K(0,3
計算機圖形學------空間攝像機
攝像機簡介 物體在世界中是使用絕對座標的，但是人認識世界是相對的，即從不同的角度觀察會產生不同的效果，因此需要引入攝像機的概念，來預設人眼的觀察。通過一個攝像機的變換矩陣，把世界座標對映到攝像機座標中，形成人觀察到實體的具體位置情況。 確定攝像機引數 攝像機和空間物體是不同的
斯坦福cs231n計算機視覺——線性分類器(中 下)，損失函式和最優化
week 2 10/15-10/21 損失函式和最優化：cs231n_2018_lecture03 觀看視訊 p7 和 p8，瞭解更多關於線性分類器，損失函式以及優化器的相關知識 損失函式 Loss function 我們將使用損失函式（Loss Funct
圖形學中座標點和座標系的變換
關於這方面之前看了好2次，雖然內容很簡單，但是每次看了就忘了，只有大概的印象。等到下次做什麼東西的時候需要用到座標變換，又要把書重新看一遍。所以這次打算把看的東西記下來，以後找起來方便。 參考書 Computer Graphics OpenGL 版本，3rd Editio
影象處理方面期刊和計算機視覺領域稍微容易中的期刊
影象處理領域：一、國際會議 會議名稱 會議介紹 ICCV: IEEE International Conference on Computer Vision 領域頂級國際會議，錄取率20%左右，2年一次，中國大陸每年論文數不超過10篇 CVPR: IEEE Conf on Comp Vision
計算機視覺與圖形影象會議、學派的一點八卦和資料
computer vision(cv) 存在ICCV/CVPR/ECCV三個頂級會議, 它們檔次差不多,都應該在一流會議行列, 沒有必要給個高下. 有些us的人認為ICCV/CVPR略好於ECCV,而歐洲人大都認為ICCV/ECCV略好於CVPR, 某些英國的人甚至認為
推薦幾本經典的計算機視覺和OpenCV書籍
全文摘要 機器學習涉及到的理論方法非常繁多，本文選自選出了非常具有代表性的15到機器學習面試真題，如果15個題你都能完全說出來，恭喜你，機器學習就算“入門”啦。 計算機視覺書籍下載 1 OpenCV3程式設計入門 圖書概覽 內容簡介 OpenCV在計算機視覺領
轉：為什麼不去讀頂級會議上的論文？適應於機器學習、計算機視覺和人工智慧
看了版上很多貼子，發現很多版友都在問“熱門研究方向”、“最新方法”等。有同學建議國內某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每當看到這種問題，我都有點納悶，為什麼不去讀頂級會議上的論文？ 我無意否認以上文獻的價值，但是在機器學習、計算機視覺和人工智慧領域，頂級會議才
計算機視覺和模式識別（一）
計算機視覺和模式識別 計算機視覺和影象處理是一個令很多人充滿興趣的計算機領域，它不僅涉及到很多精妙和令人稱讚的數學推導和漂亮的程式碼，更是應用到我們生活的方方面面，簡單如Photoshop、美圖秀秀，複雜於相機校準、人臉識別、處理視訊等。 時隔很久沒有寫部落格了，以前寫部落格的時候
光柵圖形學-中點畫線法
在數學上，理想的直線是沒有寬度的，它是由無數個點構成的集合。對直線進行光柵化時，只能在顯示器所給定的有限個畫素組成的矩陣中，確定最佳逼近該直線的一組畫素，並且按掃描線排序。 中點畫線法：通過觀察發現，畫直線段的過程中，當前畫素點為（Xp,Yp），下一個畫素點有兩種可選擇點P
光柵圖形學-中點畫圓法
圓被定義為到中心位置（Xc，Yc）的距離為r的點集，圓心位於原點的圓有4條對稱軸x=0，y=0，x=y和x=-y，若已知圓弧上一點（x，y），可以得到其關於4條對稱軸的其他7個點，這種性質稱為八對稱性，因此，只要掃描轉換1/8圓弧，就可以用八對稱性求出整個圓弧的畫素集。 中
[計算機視覺]100行python實現攝像機偏移、抖動告警
背景 在實際專案中，利用深度學習在檢測道路車輛並分析車輛行為時，需要按照事先規定的方法繪製檢測區（包含道路方向、車道區域等）。由於各種原因（人為、天氣），獲取視訊資料的攝像角度容易偏移原來設定的位置，造成檢測區域和實際畫面不匹配，系統容易產生誤檢誤報等錯誤資料。因此需要在攝像機位置偏移第一時間告訴系統檢測模
SQL Server 複製：計算機名和SQL SERVER中所能識別的伺服器名稱不一致
SQL Server 在做資料複製的時候，經常會遇到計算機名和SQL SERVER中所能識別的伺服器名稱不一致的情況，則請使用以下的程式碼進行同步更新， --將兩者協調一致， 再重啟 SQL Server 服務 if serverproperty('se
計算機視覺和模式識別領域SCI期刊介紹
關於計算機視覺和模式識別領域的期刊並不是很多，下面我收集了一些該領域的代表性期刊，並介紹了他們的影響因子以及投稿難度和審稿週期。希望對大家有幫助吧，後期大家還有發現的可以留言，補充哦。 首先介紹計算機視覺領域的4個頂級代表性期刊吧。 (1) IEEE Transa
圖形學中的各種矩陣變換：模型檢視矩陣，投影矩陣，切線空間矩陣
圖形學中，場景模型渲染到螢幕主要包括以下流程：首先通過模型矩陣變換模型位位置朝向和大小，確定模型在世界座標中的位置，然後通過檢視矩陣將模型的世界座標位置轉換到視點座標下，接著通過投影矩陣將視點座標下的模型轉換視口空間，最後將視口位置變換到螢幕位置上。此外，對於
計算機視覺、影象處理中常見的濾波操作
影象濾波既可以在實域進行，也可以在頻域進行。影象濾波可以更改或者增強影象。通過濾波，可以強調一些特徵或者去除影象中一些不需要的部分。濾波是一個鄰域操作運算元，利用給定畫素周圍的畫素的
計算機視覺和模式識別領域SCI期刊
首先介紹計算機視覺領域的4個頂級代表性期刊吧。 (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE模式分析與機器智慧彙刊，簡稱PAMI，是IEEE最重要的學術性彙刊之一