我现在无法指定任何特定的书籍,但根据您的数学背景,建议按以下顺序进行: 向量和线性代数,中级水平,涵盖矩阵运算、LU分解、叉积等。 投影几何,涵盖齐次坐标、平面单应性。 三维图形学,视图和投影矩阵,截锥体。 图像处理基础,包括阈值、边缘检测、直线检测。 掌握以上四个方面后,您就可以理解矩形标记跟踪了。 多变量微积分、傅里叶变换、离散傅里叶变换。 最小二乘法。 中级线性代数,特征值、特征向量、奇异值分解。 高级数值方法,非线性最小二乘法、高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt算法。 高级图像处理,斑点检测SIFT/SURF/FAST。 中级投影几何:本质矩阵和基础矩阵、极线几何。 束调整。 掌握以上内容后,您就可以理解无标记跟踪了。 还有一些用于尖端增强现实的高级数学: 理解李群和李代数的基础知识。 统计学、鲁棒估计。 四元数。 卡尔曼滤波器。 克利福德代数(几何代数)- 四元数的推广。 小波变换。 高级投影几何(如三基张量、5点算法)。
我推荐以下两本书。虽然价格高,但它们都包含了很多在投影几何学中非常有用的内容,这是你需要了解的。不过它很难理解,所以除非你真的想了解它背后的数学原理,否则您可能需要使用上面建议的第三方库。 《计算机视觉中的多视角几何》由Hartkey和Zisserman编写,以及 《三维计算机视觉:几何视角》由Faugeras编写。