附下载 |《计算机视觉中的数学方法》分享

发布时间:2021-01-14

今天给大家分享一个优质的计算机视觉学习资源,帮助大家学习计算机视觉中需要使用的数学知识。主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法



《计算机视觉中的数学方法》

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内容简介


《计算机视觉中的数学方法》由射影几何、矩阵与张量、模型估计3篇组成,它们是三维计算机视觉所涉及的基本数学理论与方法。射影几何学是三维计算机视觉的数学基础,《计算机视觉中的数学方法》着重介绍射影几何学及其在视觉中的应用,主要内容包括:平面与空间射影几何,摄像机几何,两视点几何,自标定技术和三维重构理论。矩阵与张量是描述和解决三维计算机视觉问题的必要数学工具,《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉有关的矩阵和张量理论及其应用,主要内容包括:矩阵分解,矩阵分析,张量代数,运动与结构,多视点张量。模型估计是三维计算机视觉的基本问题,通常涉及变换或某种数学量的估计,《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法,主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。


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资源内容


资源内容简要介绍:

导图.jpg


部分内容截图如下:


1平面几何.png

2立体几何.jpg

3好多图.png

4三维.png

5杰士德.png



从以上图片展示可以看出,内容可以说是非常的丰富而又全面,无论是小白还是老司机,都是一份非常不错的计算机视觉资料。


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