2.1. Геометрия фотографии
Фотография – это не только искусство, но и наука. В основе любой фотографии лежит геометрия, которая определяет форму, размер и взаимосвязь объектов на изображении. В этой главе мы рассмотрим основные принципы геометрии фотографии и их применение в фотограмметрии.
**Принципы геометрии фотографии**
Геометрия фотографии основана на принципах оптики и проекции. Когда мы делаем фотографию, свет от объекта проходит через объектив камеры и проецируется на матрицу или пленку. В результате получается двумерное изображение трехмерного объекта. Этот процесс можно описать с помощью математических формул и геометрических моделей.
Одним из основных принципов геометрии фотографии является принцип подобия. Согласно этому принципу, форма и размер объекта на изображении зависят от расстояния между объектом и камерой, а также от угла зрения. Например, если мы фотографируем здание с разных расстояний, его форма и размер на изображении будут меняться.
**Типы проекций**
В фотографии используются разные типы проекций, которые определяют, как объект проецируется на изображение. Наиболее распространенными типами проекций являются:
* **Центральная проекция**: это наиболее распространенный тип проекции, при котором объект проецируется на изображение с помощью центрального луча, проходящего через центр объектива.
* **Перспективная проекция**: этот тип проекции используется для создания иллюзии глубины на изображении. При перспективной проекции объекты, расположенные на разных расстояниях от камеры, проецируются на изображение с разными размерами и формами.
* **Ортографическая проекция**: этот тип проекции используется для создания точных и масштабных изображений объектов. При ортографической проекции объект проецируется на изображение без искажений и перспективы.
**Геометрия фотографии в фотограмметрии**
В фотограмметрии геометрия фотографии играет ключевую роль в создании трехмерных моделей объектов и пространств. С помощью фотограмметрических методов можно создать точные и детальные модели объектов, используя только фотографии. Для этого используются специальные программы и алгоритмы, которые анализируют геометрию фотографий и создают трехмерную модель объекта.
Например, при создании трехмерной модели здания можно использовать фотографии, сделанные с разных углов и расстояний. С помощью фотограмметрических программ можно проанализировать геометрию фотографий и создать точную трехмерную модель здания, включая его форму, размер и текстуру.
**Вывод**
Геометрия фотографии – это фундаментальная основа фотограмметрии. Понимание принципов геометрии фотографии и типов проекций позволяет создавать точные и детальные трехмерные модели объектов и пространств. В следующей главе мы рассмотрим основные принципы фотограмметрии и их применение в различных областях.
2.2. Принципы стереоскопического зрения **2.2. Принципы стереоскопического зрения**
Стереоскопическое зрение – это один из наиболее важных принципов фотограмметрии, позволяющий нам воссоздать трехмерное изображение объекта или пространства на основе двухмерных фотографий. В этой главе мы рассмотрим основные принципы стереоскопического зрения и то, как они используются в фотограмметрии.
**Что такое стереоскопическое зрение?**
Стереоскопическое зрение – это способность человеческого глаза воспринимать трехмерное изображение на основе двух двухмерных изображений, полученных из разных точек зрения. Это происходит потому, что наш мозг способен объединить информацию из двух глаз, чтобы создать трехмерное представление о мире. Когда мы смотрим на объект, наш левый глаз видит его под одним углом, а наш правый глаз – под другим. Это разница в углах зрения позволяет нашему мозгу рассчитать расстояние до объекта и создать трехмерное изображение.
**Принципы стереоскопического зрения в фотограмметрии**
В фотограмметрии стереоскопическое зрение используется для создания трехмерных моделей объектов или пространств на основе фотографий, сделанных из разных точек зрения. Для этого используются две или более фотографии, сделанные с разных углов, и специальные программы, которые объединяют эти фотографии, чтобы создать трехмерное изображение.
Принципы стереоскопического зрения в фотограмметрии основаны на следующих положениях:
1. **Параллакс**: Параллакс – это разница в положении объекта на двух фотографиях, сделанных из разных точек зрения. Измеряя параллакс, можно рассчитать расстояние до объекта и создать трехмерное изображение.
2. **Стереопара**: Стереопара – это две фотографии, сделанные из разных точек зрения, которые используются для создания трехмерного изображения. Стереопара должна быть сделана так, чтобы объект был виден на обоих фотографиях, но под разными углами.
3. **Стереоскопический эффект**: Стереоскопический эффект – это способность человеческого глаза воспринимать трехмерное изображение на основе двух двухмерных изображений. В фотограмметрии стереоскопический эффект используется для создания трехмерных моделей объектов или пространств.
**Применение стереоскопического зрения в фотограмметрии**
Стереоскопическое зрение имеет широкое применение в фотограмметрии, включая:
1. **Создание трехмерных моделей**: Стереоскопическое зрение используется для создания трехмерных моделей объектов или пространств на основе фотографий.
2. **Измерение расстояний**: Стереоскопическое зрение используется для измерения расстояний до объектов или между объектами.
3. **Картографирование**: Стереоскопическое зрение используется для создания карт и планов объектов или пространств.
В заключении, стереоскопическое зрение – это важный принцип фотограмметрии, позволяющий нам воссоздать трехмерное изображение объекта или пространства на основе двухмерных фотографий. Принципы стереоскопического зрения, такие как параллакс, стереопара и стереоскопический эффект, используются для создания трехмерных моделей объектов или пространств, измерения расстояний и картографирования. В следующей главе мы рассмотрим более подробно применение стереоскопического зрения в фотограмметрии.
2.3. Методы определения координат объектов на фотографиях **2.3. Методы определения координат объектов на фотографиях**
Фотограмметрия, как наука, предлагает различные методы для определения координат объектов на фотографиях. Эти методы могут быть разделены на две основные категории: методы, основанные на геометрии изображения, и методы, основанные на использовании дополнительной информации.
**2.3.1. Методы, основанные на геометрии изображения**
Методы, основанные на геометрии изображения, используют принципы проективной геометрии для определения координат объектов на фотографиях. Один из наиболее распространенных методов этого типа – метод пересечения линий. Этот метод основан на том, что если две или более линии пересекаются на фотографии, то координаты точки пересечения можно определить с помощью простых геометрических расчетов.
Другой метод, основанный на геометрии изображения, – метод подобия треугольников. Этот метод основан на том, что если на фотографии имеется два или более треугольника, подобных друг другу, то координаты вершин этих треугольников можно определить с помощью соотношений подобия.
**2.3.2. Методы, основанные на использовании дополнительной информации**
Методы, основанные на использовании дополнительной информации, используют данные, полученные извне фотографии, для определения координат объектов. Один из наиболее распространенных методов этого типа – метод использования данных о положении и ориентации камеры. Если известно положение и ориентация камеры в момент съемки, то координаты объектов на фотографии можно определить с помощью тригонометрических расчетов.
Другой метод, основанный на использовании дополнительной информации, – метод использования данных о известных точках. Если на фотографии имеется несколько известных точек, координаты которых известны, то координаты других объектов на фотографии можно определить с помощью методов интерполяции.
**2.3.3. Современные методы определения координат**
В последние годы были разработаны новые методы определения координат объектов на фотографиях, основанные на использовании компьютерного зрения и машинного обучения. Один из наиболее перспективных методов – метод использования нейронных сетей. Этот метод основан на том, что нейронная сеть может быть обучена для определения координат объектов на фотографиях на основе большого количества примеров.