3)外极线约束
建立对应关系
定义14：包含3D点P、两个光心(或摄像机)C1和C2，以及P在两幅图像中的投影点P1和P2的平面称为外极面(epipolar plane).
定义15：外极面与两幅图像平面I1和I2的交线e1和e2称为外极线(epipolar line).
定义16：立体图像对的外极点(epipole)就是所有外极线的交点.
*
在图像I1中，已知外极线e1上的点P1和摄像机相对位姿（将在后面章节介绍），就可以找到图像I2中对应的外极线e2，在e2上必然存在对应点p2，如果在图像I1中，另一个点P1‘位于与P1不同的外极面上，那么他们也将位于不同的外极线上。
立体图像对的外极点(epipole)就是所有外极线的交点.E1是图像I1的外极点，而E2是图像I2的外极点。
2021-11-12 13:46:34
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人脸识别
使用世界上最精确的面部对齐网络从Python检测面部标志，该网络能够检测2D和3D坐标中的点。
使用基于深度学习的最新人脸对齐方法进行构建。
注意： lua版本可用。
对于数值评估，强烈建议使用lua版本，该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。
产品特点
检测图片中的2D面部地标
import face_alignment
from skimage import io
fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa
2021-11-10 14:03:53
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