由於得到是三維世界的二維檢視，沒有某種固定的方法來重建出乙個三維的資訊，因此即使資料完美，它也是不可解的。並且會有很多來自頭疼的問題：來自真實世界的天氣變化、鏡頭和機械結構不完美、感測器運動模糊、與其他的電子器件產生噪音、採集後壓縮產生的變化。
某種程度上來說是借助於參考物，可以可能的位置進行乙個大體的定位，也就是尋找相應的著重點，從而縮小範圍，可以拿識別眼睛來說，通過人臉識別我們可以定位到乙個人的臉，然後通過臉部位置進一步的進行迭代查詢，查詢出眼睛的所在位置，這種迭代方法可以提高查詢的準確性。
計算機視覺面臨的乙個難題是雜訊問題，我們可以通過統計學的方法來克服雜訊，通過學習顯示模型來解決雜訊和畸變問題。例如：邊緣檢測，通過時間維度進行統計。
提供高層函式高效的解決一些複雜的問題，並提供基礎函式足夠為大多數的計算機視覺問題提供乙個完整的解決方案。
（計算機視覺）計算機視覺基礎
opencv cximage cimg freeimage opencv中vc庫的版本與visual studio版本的對應關係 vc8 2005 vc9 2008 vc10 2010 vc11 2012 vc12 2013 vc14 2015 vc15 2017 visual studio中的輔助...
計算機視覺 演算法與應用 概述
視覺為什麼如此困難？部分原因是因為它是乙個逆問題，在資訊不足的情況下，我們試圖恢復一些未知量來給出完整的解答。因此，我們必須求助於基於物理的和基於概率的模型來消除潛在解的歧義。物理學 計算機圖形學 物體運動 光線反射 空氣散射 經由攝像機鏡頭 眼睛 投影到平的 彎的 影象面上 計算機視覺 做上述反過...
計算機視覺
主講老師 曹洋 課程 視覺 基礎 底 層處理 影象處理 特徵提 取 中 層處理 影象分割 相機標 定 深度 估計 運 動估計 高層處 理 3d 重建 目 標識別 視 覺基 礎 底層 處理 圖 像處理 特徵提取 中層 處理 圖 像分割 相機標定 深度估 計 運動 估計 高層處理 3d重 建 目標 識別...