一分钟详解三维重建学习路线

3D视觉工坊

「3D视觉工坊」博主，www.3dcver.com

作者：庞巧遇

链接：一分钟详解三维重建学习路线

三维重建在计算机视觉中是十分重要的，其中涉及很多的技术内容，为了后来人能少走弯路，也为了对自己的知识框架系统总结，特记录自己的学习路线。

1、什么是三维重建

三维重建，英文名称是3D Reconstruction。三维重建是将三维的物体在虚拟世界中重建出来，通俗点说，我们做的就是照相机的逆操作（照相机是将现实中的物体呈现在二维图片中，而三维重建是将二维图片中的信息在三维虚拟空间中显现）。

2、三维重建有什么用

随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。三维视觉最近几年再度火热，一方面归功于三维传感器（如Kinect）的快速发展和价格方面的调整，另一方面由于深度学习在计算机视觉方向的应用，智能移动机器人、无人驾驶、无人机、AR等发展迅速。

3、三维重建学习路线

1) 对初学者：

书籍：

视觉SLAM十四讲-从理论到实践，高翔计算机视觉-算法与应用（Richard Szeliski 艾海舟<译> 清华大学出版社）Computer Vision Algorithms and ApplicationsComputer Vision for Visual Effects

视频课程：

·视觉SLAM十四讲-从理论到实践：

https://www. bilibili.com/video/BV1e J411H7mG/?spm_id_from=333.788.videocard.3

·极简三维视觉六小时课程视频：浙大谭平教授：

https://www. bilibili.com/video/BV12 4411W775?p=1 对于初学者的建议是学习好多视几何基础，先利用仿真数据跑通上面说的主线流程，再结合具体的开源项目去理解算法，再结合实际传感器和问题去改善或者提出新的算法，在这个过程中要善用一些可视化工具比如Meshlab, cloudcompare, matplotlib.pyplot等，可以节约大量时间。

2) 针对具备一定基础后：

三维重建的每个基础模块挑选了 1-2 篇代表性文献，强烈建议阅读以下相关的原著文献，这些文献是经过时间检验非常经典的文献，这将大大提升你们的科研和工程能力。

大家可以加入我们的QQ讨论群（群号：574432628），提前获得本场直播的pdf课件。

书籍：

《计算机视觉中的多视几何》(Muiltiple View Geometry,简称MVG) （Richard Hartley 韦穗<译>）

文献：

·Sift 特征点检测

[1] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints

·增量 SFM

[2] Photo Tourism Exploring Photo Collections in 3D[3] Structure-from-Motion Revisited

·稠密匹配&&多视角立体视觉

[4] Multi-View Stereo for Community Photo Collections

·表面重建

[5] Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis

·纹理贴图

[6] Let it be color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions

3) 下面是比较著名的开源系统：

4) 相关开源代码

COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo：

https:// github.com/colmap/colma p

Multi-View Environment：

https:// github.com/simonfuhrman n/mve

Algorithm to texture 3D reconstructions from multi-view stereo images：

https:// github.com/nmoehrle/mvs -texturing

SFMedu: A Matlab-based Structure-from-Motion System for Education：

https:// github.com/jianxiongxia o/SFMedu

参考：

1. https:// blog.csdn.net/qq_332940 94/article/details/51759246?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-

2~all~first_rank_v2~rank_v25-3-51759246.nonecase&utm_term=%E4%B8%89%E7%BB%B4%E9%87%8D%E5%BB%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B7%AF%E7%BA%BF2. https:// blog.csdn.net/shyjhyp11 /article/details/103890479

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汇总 | 3D点云后处理算法（匹配、检索、滤波、识别）

汇总 | SLAM算法（视觉里程计、后端优化、回环检测）

汇总 | 深度学习&自动驾驶前沿算法研究（检测、分割、多传感器融合）

编辑于 2020-09-20 14:48

三维视觉

同时定位和地图构建（SLAM）

计算机视觉（书籍）

一分钟详解三维重建学习路线

1、什么是三维重建

2、三维重建有什么用

3、三维重建学习路线

1) 对初学者：

书籍：

视频课程：

·视觉SLAM十四讲-从理论到实践：

·极简三维视觉六小时课程视频：浙大谭平教授：

2) 针对具备一定基础后：

书籍：

文献：

·Sift 特征点检测

·增量 SFM

·稠密匹配&&多视角立体视觉

·表面重建

·纹理贴图

3) 下面是比较著名的开源系统：

·MVE:

·Bundler:

·VisualSFM:

·openMVG:

·ColMap:

Source and Executable Download:

4) 相关开源代码

COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo：

Multi-View Environment：

Algorithm to texture 3D reconstructions from multi-view stereo images：

SFMedu: A Matlab-based Structure-from-Motion System for Education：

参考：

文章被以下专栏收录

透彻理解视觉三维重建原理与实战

1、什么是三维重建

2、三维重建有什么用

3、三维重建学习路线

1) 对初学者：

书籍：

视频课程：

·视觉SLAM十四讲-从理论到实践：

·极简三维视觉六小时课程视频：浙大谭平教授 ：

2) 针对具备一定基础后：

书籍：

文献：

·Sift 特征点检测

·增量 SFM

·稠密匹配&&多视角立体视觉

·表面重建

·纹理贴图

3) 下面是比较著名的开源系统：

·MVE:

·Bundler:

·VisualSFM:

·openMVG:

·ColMap:

Source and Executable Download:

4) 相关开源代码

COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo：

Multi-View Environment：

Algorithm to texture 3D reconstructions from multi-view stereo images：

SFMedu: A Matlab-based Structure-from-Motion System for Education：

参考：

文章被以下专栏收录

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·极简三维视觉六小时课程视频：浙大谭平教授：