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[人工智能]针孔相机模型理论 |
在我们的日常生活中,已经习惯于用手机去记录生活中的照片,那么从我们按下拍照按钮的那一刻起,被拍摄的物体是如何成为我们手机的照片呢?那我们就需要从成像模型开始说起。 我们知道任何一个事物或者过程其实都可以抽象理论化,那么相机拍摄照片的过程中,理论上也应该可以用一个数学模型来进行过程的描述,其中最简单的就是针孔相机模型。 我们来看下面一幅图,这个图片就将一个相机的框架用最简单的方式描述了出来,我们初中都学过光学知识,知道来自物体反射的光线,经过透镜汇聚在透镜后的一个点,即可成像,相机的原理也是如此,来自被拍摄物体的光线,经过相机镜头的折射,汇聚在透镜后的成像面上,即可成像,在下图中,O点代表着镜头位置,光线通过O点,投射在红色实线(成像面,在相机中即为CMOS感光芯片),即可汇聚成图像,那么我们假设将红色实线的成像面绕着点O镜像旋转180度,即可得到一个虚拟成像面,其光线汇聚的位置为p’,注意,此处的的p’,可以是由穿过OP’该条射线上的任意位置成像而成,即实际物体的位置可能在Q3,Q2,Q1,Q0的位置,这就是一个最简单的针孔相机的原理,在实际的图像处理过程中,我们还要将相机镜头畸变,CMOS感光芯片与镜头光轴不在同一水平线这些因素考虑进来,需要看具体的要求来应用实际使用的模型。 |
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