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北邮鲁鹏老师三维重建课程之相机标定
在看北邮鲁鹏老师的三维重建的课程过程中，去官网找到有三个作业。现将三个作业里面的第一个作业相机标定完成。总体来说，可以分为三个部分，即图像坐标点和世界坐标点的获取；映射矩阵的生成，相机内外参的求解三个部分。现总结如下： 图像坐标点的获取 上鲁鹏老师作业里边的标定图，如下图CV 北邮 鲁鹏老师 learning dialog(一)
MV的目标：跨越语义鸿沟，建立像素到语义的映射 猜想：5亿年前视觉系统的产生造成了物种大爆发 人类的视觉系统：高效(150ms)。可以实现图像分割，好比做色盲检测的那种，甚至是那种没有明显边界的。运动视盲，视觉误差 因此，借助生物视觉建立机器视觉更应该像从鸟类研制飞机一般 起源：Larry Ro课程学习 CV 北京邮电大学 鲁鹏（笔记九：实例分割）
实例分割的经典网络 Mask R-CNN 在Faster R-CNN 的基础上，加上Mask模块，成为Mask R-CNN Mask R-CNN的效果 也可以做关键点检测，姿势检测。 其他开源框架