0.引言：
怎麼獲得3d資訊？
>>用2d相機、距離感測器
在3d世界獲得3d資訊?
>>從相機中進行2d、3d重建；用kinect感測器，雷射距離感測器直接3d獲取
感測器思維?
>>用陣列相機
1.2d到3d的重構
可以利用小孔成像或雙目攝像原理實現2d到3d的重構。通過特徵來對應關係，如果相機移動了，就要找到對應關係，用hough或者sift來找到相關特徵（用到梯度的向量資訊）。
怎麼從2d到3d對映回去？
>>需要深度資訊。同樣需要特徵對應關係。通過一些矩陣對映回去。
如果有兩個圖，怎麼構造3d圖?
>>用立體視覺。
怎麼找到基本座標資訊？
>>可以用極座標來恢復。
8點法：找到右邊8個影象的點，然後找到左邊對應的8個點。
如果有3個圖，怎麼重建？
>>與2個圖類似，但是加了更多的資訊。用光束法平差。通過不同的圖得到點的關係之後有乙個加權平均的過程，把問題構成優化的問題。
kalman filter可以通過這一幀圖來**下一幀的狀態。n個圖成像是用卡爾曼濾波是怎麼做的。
新型的感測器：用陣列相機。相機的距離是線性變換的。也可以是非線性的（檢測得更準）。
2.應用
(1)convolutional-recursive deep learning for 3d object classification:
photo tourisim:exploring photo collections in 3d：通過圖來拍攝出深度，不是很新，2023年左右，用的keypoint description，matching。
(2)a projector-camera system.
三個主要元件：投影相機標定、區域檢測和追蹤、自動
拼接圖的過程就是座標變換。還有需要矯正畸變。
(3)直接獲取3d資訊的要有：kinect（直接有深度資訊）
直接獲取全景資訊：photometric stereo用multiple cameras ,multiple light sources
homepage: :multiple cameras fro human body reconstruction
structured light method:calculate the shape by how the strip is distorted.根據物體表面曲率來做出來
real time virtual 3d scanner-structured light technology前景後景
time of flight laser method雷射感測器
lidar light detection and ranging scanner
(4)motion caputre for film production(mocap)：拍電影時白色幕布前演員動作建立
3d body scanner
kinect:有個ir檢測出紅外線的。
light field camera光流場，利用鏡頭上不同的長短來說明。
(5)convolutional-recursive deep learning for 3d object classification:
卷積層通過兩個引數：kernal size區域context、下取樣。如果stride是1，kernal是1，就是全連線層。artitect想清楚。
rgb、deepth、gray
3d未來/值得思考的問題
content search in 3d video data bases; shot boundary detection; video data mining; video classification
參考文獻 從3d重構到物體識別
視覺幾何（三維重建）
射影平面之齊次座標 老闆是搞三維重建的，最近跟著學了些數學知識。做一些筆記，以備查詢。第一點，為什麼需要齊次座標？簡單地說明一下，在一維空間中的一條線段上取一點x，然後我們想轉移x的位置，那我們應該是x x k，但我們能使用一維的矩陣來表示這變換嗎？不能，因為此時一維的矩陣只能讓x點伸縮。但如果變成...
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