STL_4_容器_vector
本文章内容来源于《STL源码分析》第四章
容器的分类：
1 序列式容器1 vector
array: 静态空间 ，不能改变
vector: 动态空间
<vector>SGI的实现：<stl_vector.h>
1.1 迭代器和 数据结构template<cla
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STL_1—_空间分配器
本文章内容来源于《STL源码分析》第二章
1. STL allocater1.1 操作过程
对象创建
内存分配： alloc:allocate()
对象构造： ::construct()
对象释放
对象析构： ::destroy()
内存释放： alloc:deallocate()
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CS231A-Homework-2.3
cs231A Homework-2:ps-code2-part-3
三、 The Factorization Method
此方法用来解决SFM问题；
一、 算法过程
Tomasi & Kanade algorithm
分为两步：
Data centering
Factoriz
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CS231A-Homework-2.2
cs231A Homework-2:ps-code2-part-2
2 图片校正 之 单应性匹配2.1 求解过程 校正两个图片不需要就知道相机的内参K和外参矩阵R,T，只需要通过基础矩阵计算极线；然后计算所以极线的交点—极点；由于噪点的干扰，不可能交于一点，因此计算极点，利用最小二乘方法求得极
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CS231A-Homework-2.1
CS231A-Homework-2:ps-code2-part-1
一、 从对应点估计基础矩阵
本题要求从对应点估计基础矩阵，使用二种方法：
线性最小二乘法的八点算法
归一化八点算法
笔记：
对极几何1.1 八点算法– 基础矩阵求解过程
给予两张图片，没有相机内外参数；
求出基本矩
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6_Epipolar_Geomotry_2
CS231A笔记文章截图大多来自斯坦福CS231A课程;
本章节许多问题没有看懂，o(╥﹏╥)o
主题： 图片校正 Image Rectification
#1 问题
两个图片平行的问题
无旋转 R = I
平移： 假设在x 轴上平移
那么 本质矩阵为：
计算极线的方向：
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3_Single_View_Metrology
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1 2d中的变换1.1 几何变换
1.2 相似变换
1.3 仿射变换
1.4 投影变换
投影变换4个共线点的交叉率：
2 vanishing points and lines (灭点)2.1 无穷点
对于两条直线的交点：但是，如果
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4_Camera_Calibration
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1 单视图校准
回忆一下，相机参数有5个自由度；
w 为：
假设2,3 条件为真，那么w为：
这样就剩下了四个变量；
只需要三对方程就可以求得变量；
5_Epiplolar_Geometry
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1 基本概念
相机的旋转矩阵： 正交矩阵
极点
极线
极平面
【推荐文章】： 对极几何（Epipolar Geometry）
叉乘：两个向量的叉乘可以由一个向量的斜对称矩阵和另一向量的积；
1.1 特点
前向平移—极点都
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