大家好，我是林译川，今天我们来聊一聊计算机视觉中的经典问题：如何从二维图像重建三维物体？这篇文章将带你深入了解Marr的计算视觉理论框架，以及视觉信息处理的三个阶段。
视觉系统研究的三个层次
- 计算理论层次：回答系统各个部分的计算目的与计算策略。
- 表达与算法层次：各部分（模块）的输入输出和内部的信息表达，以及实现计算理论所规定的目标的算法。
- 硬件层次：回答“如何用硬件实现以上算法”。
视觉信息处理的三个阶段
- 第一阶段：构成基元图，由二维图像中的边缘点、直线端、曲线、顶点等基本几何元素或者特征组成。
- 第二阶段：对环境的2.5维描述。重建三维物体在以观察者为中心的坐标系下的三维形状与位置。只能观察到物体部分。
- 第三阶段：进一步处理以得到物体的完整三维描述，而且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述。
边缘检测
二维图像的特征提取是三维计算机视觉的第一步。边缘检测的方法有很多，比如微分滤波器、正则化方法等。
摄像机标定
摄像机标定是计算机视觉中的另一个重要问题。通过摄像机标定，我们可以将像素坐标转换为世界坐标。
以上就是今天的内容，希望对大家有所帮助。我是林译川，来自新派编程网（www.xjpbg.com），我们网站上有更多关于计算机视觉的内容，欢迎关注。