मैं अभी कोई विशेष पुस्तक बात नहीं कर सकते हैं, लेकिन अपने गणित पृष्ठभूमि के आधार पर मैं, इसी क्रम
- वेक्टर और रेखीय बीजगणित, मध्यवर्ती स्तर में जाना ऊपर आपरेशन, LU अपघटन मैट्रिक्स सुझाव देंगे , अन्योन्य गुणन।
- प्रक्षेपी ज्यामिति, homogenious निर्देशांक, प्लानर homography
- 3 डी ग्राफिक्स, देखने और प्रक्षेपण मैट्रिक्स, छिन्नक अप करने के लिए
इमेज प्रोसेसिंग, थ्रेसहोल्ड, बढ़त का पता लगाने, लाइन का पता लगाने की
- मूल बातें
बाद उन 4 दो आप आयताकार मार्कर पर नज़र रखने
- कई चर की पथरी, फूरियर बदलना, एफ टी
- कम से कम squa को समझ सकता हूँ रेस विधि
- मध्यवर्ती रेखीय बीजगणित, eigenvalues, eigenvectors, SVD
- उन्नत संख्यात्मक तरीके, nonlinear कम से कम वर्गों, गॉस-न्यूटन, Levenberg-Marquardt
- उन्नत इमेज प्रोसेसिंग, ब्लॉब का पता लगाने झारना/सर्फ/फास्ट
- इंटरमीडिएट प्रोजेक्टिव ज्यामिति: आवश्यक और बुनियादी मैट्रिक्स, epipolar ज्यामिति
- बंडल समायोजन
उसके बाद आप markerless ट्रैकिंग
01 को समझ सकता हूँ
और कुछ और अधिक उन्नत गणित जो बढ़त एआर काटने में प्रयोग किया जाता है:
झूठ समूहों की मूल बातें और अल्जेब्रास की
- समझौता
- सांख्यिकी, मजबूत आकलनकर्ता
- Quaternions
- Kalman फिल्टर
- क्लिफर्ड अल्जेब्रास (ज्यामितीय बीजगणित) - quaternions का सामान्यीकरण
- तरंगिकाएँ
- उन्नत प्रोजेक्टिव ज्यामिति (जैसे ट्राइफोकल टेंसर, 5-पॉइंट एल्गोरिदम)