在P4P问题中,当空间4个点共面时,不仅摄像机坐标系与物体坐标系之间 的旋转矩阵R和平移向量t可以线性求解,而且可以同时确定摄像机的有效焦距f和像素比例，该程序设计模拟已知相机矩阵M情况下由已知三维空间点和图像坐标情况求解相机外参数矩阵-When space four points coplanar P4P problem, not only between the camera coordinate system and the object coordinate system rotatio

一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST） 提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向 改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移 跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时， 方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量） 是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个 像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以 推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶 矩和目标模型和候选模型之间的Bhattacharyya系数， 提出了简

网格简化， 将复杂的带有很多细节的物体的三维立体网格进行任意比例的简化，使得其减少点和面片的数量并保持物体的基本特征，以达到加快图像显示及压缩文件的效果。-Mesh simplification, the complex three-dimensional grid with many of the details of the object simplified in any proportion, such that it reduce the number of points and