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- 新增 camera_calibration.py 文件，实现相机标定功能 - 新增 motion_estimation.py 文件，实现运动估计功能- 编写实验报告，总结相机标定与运动估计的原理和实验结果
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# 计算机视觉实验报告：相机标定与运动估计
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## 一、 实验目的
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1. 了解相机标定和运动估计的基本原理；
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2. 了解相机标定和运动估计的应用；
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3. 掌握相机标定和运动估计实现方法。
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## 二、 基本思想
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### 相机标定
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相机标定旨在计算相机的内部参数（焦距、主点坐标等）和外部参数（位置和方向），以及校正镜头畸变。使用棋盘格图案作为标定物，通过已知的3D-2D对应关系来求解相机矩阵和畸变系数。
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### 运动估计
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运动估计是通过分析连续图像帧之间的特征匹配，确定两个视图之间的相对旋转和平移变换。这通常涉及基础矩阵或本质矩阵的计算，从而恢复场景的三维结构和相机运动。
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## 三、 源码
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### 相机标定代码
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```python
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# 见camera_calibration.py文件
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### 运动估计代码
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```python
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# 见motion_estimation.py文件
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## 四、 算法分析
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### 时间复杂度
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- **相机标定**：主要耗时在角点检测O(N)和线性优化迭代求解参数，整体近似为O(N·T)，其中N为像素数，T为迭代次数。
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- **运动估计**：SIFT特征提取为O(M), 特征匹配为O(M²)，RANSAC筛选为O(K)。总体时间复杂度约为O(M²+K)。
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### 空间复杂度
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- **相机标定**：存储对象点和图像点的数组为O(P)，P为角点数目。
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- **运动估计**：保存关键点和描述符的空间为O(Q), Q为特征数量。
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## 五、 实验运行结果图
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### 相机标定角点检测示例
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### 运动估计特征匹配图
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## 六、 实验总结
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这里可以添加你的实验心得和遇到的问题及解决方案。 |