我有一個夢想，每個人在不同時期都有不同的夢想，最近我的夢想就是 zidriver 計劃，實現(xiàn)我的無人駕駛夢想。雖然這是一個看似不可完成任務，最終也可能也是笑話，
不過我想試一試，不是怎么知道是笑話。本人資金有限，所以選擇 SLAM 技術(shù)來開發(fā) zidriver 無人駕駛，最初 SLAM 用于機器人對環(huán)境導航，最近也被應用無人駕駛來感知環(huán)境，來進行導航。SLAM 計算涉及到面相對比較雜和廣，資料也不多，這成為我們學習 SLAM 的難題。我們今天學習計算機。
希望大家跟我一起學習和分享研究的樂趣。這是視覺博物館的一個場景，設計師利用我們視覺錯覺來創(chuàng)造一些場景。
計算機視覺
隨著深度學習的發(fā)展同時也帶到了計算機視覺，在人臉識別，物體識別以及領(lǐng)域上計算機視覺和深度學習結(jié)合在這些領(lǐng)域上取得一項又一項人引注目的成績。所以現(xiàn)在是學習計算機最好時機。許多投資人都關(guān)注計算機方面技術(shù)。
計算機視覺的應用
最近有許多有趣項目都是利用了計算機視覺技術(shù)，這個就是捕捉我們表情將其還原到明星表情上。iphone 也用到這些計算來將表情還原到 3D 卡通模型上。
face2face
無人駕駛
還有就是我們今天重頭戲，無人駕駛上，我們會一直關(guān)注這些技術(shù)。
需要
不過用更好理解計算機視覺以及其應用，我們還需補一補線性代數(shù)和高等數(shù)據(jù)，不然一些原理是無法理解。當然還需要具備一定的物理知識。這里我們學到那里就學到那里補到那里。
分享范圍
- 角點和邊緣檢測
- 圖像追蹤
- 圖像的理解
- 照相機反求
- 3D 構(gòu)建
- 圖像分類和分割
- 心理學
- 深度學習
照相機的結(jié)構(gòu)
物體每一個點發(fā)出光線都會投射到平面（膠片）上任意位置，這樣最終膠片是無法成像的。
針孔照相機，這里針孔不是偷拍的針孔照相機，而是一個經(jīng)典的照相機模型。通過物體和膠片間的障礙物上小孔，可以保證物體上每一個點都對應膠片上的一點。這個小孔就是我們熟悉光圈。
其實小孔成像本質(zhì)是將 3維壓縮為 2維膠片上。從而也就丟失距離信息。角度信息的就是丟失，看到相互，并行關(guān)系被破壞，長度也發(fā)生變化了。所以我們需要通過學習將這些變形和錯覺進行還原。當然我們用照相機都不是針孔相機，這是因為如果針孔過大，圖像就會blur。如果孔太小那么問題需要很長時間曝光才能成像?？梢杂靡粋€凸透鏡來將到達鏡面都聚到一點。凸透鏡也會將點散開到小圓。
為物體的到凸透鏡距離， 表示成像平面（膠片）到凸透鏡的距離。f 表示焦距。存在這么一個公式就可以滿足在 位置的物體在 平面上成像最佳（清晰）。
光圈
控制進光的量，光圈就是開孔大小來控制進入光，可以控制景深。一旦光圈開大的就會縮小清晰區(qū)域。光圈也就是（depth field)就會變大，一些物體的散射不會那么嚴重，有時候我們需要大光圈得到背景發(fā)虛。
小光圈帶來問題曝光時間。
f 對于定焦的focal length 是不變，我們只會調(diào)整 aperture。
