本课程的重点是从二维图像中复原场景的三维结构。特别是,我们对从固定摄像机(同一视角)拍摄的图像中重建刚性场景的三维结构感兴趣。这个问题非常有趣,因为我们希望场景的多幅图像能够捕捉到互补信息,尽管场景是刚性的,而摄像机是固定的。为了估算场景属性(深度、表面方向、材料属性等),我们首先定义了几个重要的辐射测量概念,如光源强度、表面照度、表面亮度、图像亮度和表面反射率。然后,我们解决了从阴影看形状这一具有挑战性的问题--从单幅图像中的阴影恢复表面的形状。接下来,我们展示了如果在改变光照方向的同时拍摄已知反射率的多幅场景图像,就能计算出每个场景点的表面法线。这种方法被称为光度立体法,它提供了一个密集的表面法线图,可以通过整合获得表面形状。


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该课程共有6个模块
涵盖的内容
8篇阅读材料2个讨论话题8个插件
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1篇阅读材料7个作业2个讨论话题7个插件
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1篇阅读材料7个作业2个讨论话题7个插件
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1篇阅读材料6个作业2个讨论话题5个插件
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已于 Sep 9, 2023审阅
Interesting material popular explained. Good as entry point into the Computer Vision world
已于 Dec 27, 2022审阅
Professor Nayar is an amazing teacher and the lectures are pure gold. FPCV is a great introduction to computer vision.
已于 Mar 26, 2023审阅
Very a great theoretical course! beginners to best understand of cv
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