視覺算法實現和小總結
最近搞得的東西有點多（我又肝出血來了 ），但是知識的梳理還是不能少的！所以把用過的算法做了個小總結（不定期更新）
重要的基礎知識
視覺基礎知識入門：傳送門（這篇關於相機的幾個矩陣講的很細緻入微，有書有依據，很推薦看看）
單映矩陣：同一平面兩個不同相機座標系對應座標的變換，這就和對極約束不同了， 對極約束是點和直線的關係，當知道一個平面點的位置時，並不能求出另一個點。需要注意的是，在相機只有旋轉而沒有平移的情況下，兩視圖的對極約束就不再適用，這時可以使用單應矩陣?來描述兩個圖像像點的對應關係。詳細瀏覽
本質矩陣和基本矩陣：多幀圖像的時候，就會存在對極線，同一個物體不同兩個相機位置，就會產生對極線，怎麼去實現這個這樣的表達呢？去看看通俗理解的話，本質矩陣就是求兩個不同相機座標系下的三維點對的變換矩陣，基本矩陣就是在本質矩陣的基礎上，求得兩個不同相機座標系下平面的二維點對變換矩陣。
算法的實現
相機的標定
標定也是一門有講究的技術活，新版的matlab標定，說實話，一般般，主點還沒以前的版本測得準。鏈接是老版matlab的標定，這個的棋盤格是手動去先畫出一個大致的範圍的，有一說一，就是準，有毒毒 。
鏈接：matlab原始標定程序 立體的標定也有哦
基於這個結合ICP可以做出很好的三維點的變換求得相機姿態變換RT（比單純的求單映射矩陣好多了）
雙目標定和單目標定的關係？
單目標定和雙目標定操作上是差不多的，但是雙目可以解決一個重要的問題——scale。有了兩個相機之間的旋轉矩陣和平移向量，就可以用三角測量依據視差的關係，得到真實的距離，這是單目一直都在解決的事情。
經典：plane-sweeping平面掃描法
未完待續```