Computer Vision Notes

这个仓库用于整理计算机视觉相关学习笔记。

当前内容索引

• 第一课：摄像机几何
• 第三课：单视图几何
• 附录：最小二乘问题

当前这两份笔记的关系：

• 第一课先建立摄像机模型、投影矩阵和齐次坐标的基础。
• 第三课在第一课的相机模型基础上，进一步整理单视图中的投影变换、无穷远几何、影消点与单视图标定。
• 最小二乘附录承接“如何从几何关系走到参数估计”，给后续的 DLT、PnP、相机标定和 Bundle Adjustment 提供求解框架。

当前目录结构：

• computer-vision/计算机视觉三维重建/第一课-摄像机几何/
• computer-vision/计算机视觉三维重建/第一课-摄像机几何/第一课-摄像机几何.md
• computer-vision/计算机视觉三维重建/第一课-摄像机几何/图片资源
• computer-vision/计算机视觉三维重建/第三课-单视图几何/
• computer-vision/计算机视觉三维重建/第三课-单视图几何/第三课-单视图几何.md
• computer-vision/计算机视觉三维重建/第三课-单视图几何/附件
• computer-vision/计算机视觉三维重建/附录-最小二乘问题/
• computer-vision/计算机视觉三维重建/附录-最小二乘问题/最小二乘.md

说明：

• 每节课使用一个独立目录，目录里同时放这节课的 Markdown 文件和对应图片。
• 附录内容可以与课程目录并列，用于沉淀公式推导、优化方法和工具背景等支撑材料。
• 附录目录同样遵守“Markdown 文件和图片资源放在同一目录、统一用相对路径引用”的规则。
• 当前这节课的图片资源已与 Markdown 文件放在同一目录下，GitHub 页面可直接预览。
• 第三课当前使用“课程 Markdown 主文件 + 附件图片目录”的组织方式，图片仍然通过相对路径引用，GitHub 页面可直接预览。
• 本地上传参考说明文件不放在仓库内，避免误上传。

后续新增课程模板

以后新增一节课时，建议直接沿用“一级主题目录 + 二级课程目录 + 课程文件夹”的结构。

目录模板：

computer-vision/
└─ 计算机视觉三维重建/
	└─ 第N课-课程标题/
		├─ 第N课-课程标题.md
		├─ image-001.png
		├─ image-002.png
		└─ ...

命名建议：

• 课程文件夹名和 Markdown 主文件名保持一致。
• 图片文件与对应课程的 Markdown 文件放在同一目录下。
• Markdown 里的图片路径统一使用相对路径，例如：![示意图](image-001.png)。
• 课程名尽量保持统一格式，例如：第一课-摄像机几何、第二课-多视图几何、第三课-相机标定。

附录命名建议：

• 附录目录建议使用“附录-主题名”的格式，例如：附录-最小二乘问题、附录-李群与李代数。
• 如果附录里有配图，图片同样放在附录目录下，并使用相对路径引用。
• 附录正文建议在开头注明它对应的前置课程或适用场景，方便后续建立笔记间跳转。

新增一节课的最短流程：

1. 在 computer-vision/计算机视觉三维重建/ 下新建一个课程文件夹。
2. 在课程文件夹里创建同名 Markdown 文件。
3. 把这一节课用到的图片全部放进同一个文件夹。
4. 在 Markdown 中用相对路径引用图片。
5. 完成后执行 git add .、git commit -m "新增第N课笔记"、git push。

Markdown 起始模板：

# 第N课：课程标题

## 一、本节主线

本节课要解决的核心问题：

## 二、核心概念

## 三、关键公式

## 四、推导与理解

## 五、常见易错点

## 六、复习要点

## 附录：课堂截图归档