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ubuntu系统版本要注意⚠️ 我最开始选择的是16.04，在安装ceres-solver过程中一直【卡死：— Detected Ceres being used as a git submodule, adding commit hook for Gerrit to: /ce…

也叫做点云重建/点云网格化，使用一系列的网格来近似你和点云，在图形学中，一般使用三角网格或四角网格读取点云读入原始点云，从图中可以看出点云分辨率很高，会使得计算量很大；而且存在很多离群点和噪声点云下采

深度图像=普通RGB三通道彩色图像+DepthMapDepthMap｜深度图包含与视点场景对象表面距离有关信息的图像通道，通道本身类似于灰度图像，每个像素值是传感器测出距离物体的实际距离分类与相机距离

A Homography is a transformation ( a 3×3 matrix ) that maps the points in one image to the corresponding points in the other image. If you …

对立体视觉建模的一种方法(约束)，使得立体匹配问题有一个最优解X:三维空间点(研究对象)C、C’:两摄像机中心x、x’:X在两摄像机成像平面的投影点基线：两摄像机光心的连线CC’对极点：一幅视图中另一

存储每个像素所用的位数，用于度量图像的色彩分辨率（决定了彩色图像中最多颜色数｜灰度图像中最大灰度等级）

立体匹配也称~视差估计~、~双目深度估计~输入：一对在同一时刻捕捉的，经过~极线校正~的左右图像Il和Ir输出：参考图像(一般选为左图)每个像素对应的视差值对应的视差图d根据公式z=b*f/d可获得深

有了点的对应关系，接下来就是找到cost function对其优化。由于噪声的影响，不能只利用颜色信息，需要结合窗口信息进行比较

经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫feature engineering 。