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学习时长
8周/建议每周8个小时
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答疑服务
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- 第1章: 课程介绍及资料
- 免费 任务1： 【视频】课程介绍 19:21
- 第1节: 课前资料：参考书籍、论文及工程代码
- 任务2： 【说明】课程参考资料说明.pdf
- 任务3： 参考书籍.zip
- 任务4： 参考文献.zip
- 任务5： 【代码】ImageBasedModellingEdu.rar
- 第2章: 相机模型与对极几何（2课时）
- 任务6： 【课件】Lecture1 相机模型与对极几何.pdf
- 第1节: 针孔相机模型
- 任务7： 【视频】相机模型 20:04
- 第2节: 特征描述子
- 任务8-1： 【视频】特征描述子 17:47
- 任务8-2： 【补充视频】SIFT特征 36:05
- 第3节: 对极几何：极线约束 、本质矩阵、基础矩阵及Homography
- 任务9： 【视频】对极几何 36:34
- 第4节: 实践：代码框架解析
- 任务10： 【视频】代码讲解 06:43
- 第5节: 作业
- 任务11-1： 【文档】Task I-相机模型与对极几何.pdf
- 任务11-2： 【作业】第二章task1
- 第3章: 帧间运动估计（2课时）
- 第1节: 三角量测
- 任务12-1： 【课件】Slide-2 two_view_sfm V2.0
- 任务12-2： 【视频】三角量测 12:58
- 第2节: pnp_DLT
- 任务13： 【视频】pnp_DLT 07:58
- 第3节: p3p-kneip
- 任务14-1： 【视频】p3p-kneip 30:12
- 任务14-2： 【论文】kneip CVPR 2011.pdf
- 第4节: 捆绑调整
- 任务15-1： 【视频】捆绑调整 36:52
- 任务15-2： 【资料】BA Jacobian矩阵推导.pdf
- 第5节: 代码介绍
- 任务16： 【视频】代码介绍 08:28
- 第6节: 作业
- 任务17-1： 作业说明文档
- 任务17-2： 【作业】task2
- 第4章: 运动恢复结构（2课时）
- 第1节: 基于BA的非线性优化的原理和实现：基本原理 、雅可比矩阵及Levenberg-Marquardt优化算法
- 第2节: 常用架构：增量运动、全局运动恢复结构
- 第3节: 实践：基于Ceres优化库实现BA和增量SFM
- 第5章: 稠密点云重建（4课时）
- 第1节: 稠密点云获取
- 第2节: 稠密点云重建数学基础
- 第3节: MVS重建算法：基于深度图融合的MVS重建及基于空间Patch扩张的MVS重建
- 第4节: 实践：基于深度图融合的稠密重建
- 第6章: 表面重建（4课时）
- 第1节: Delaunay三角剖分
- 第2节: 基于隐函数的面重建：基于符号距离场、Octree数据结、Marching Cube
- 第3节: 局部隐函数和全局隐函数
- 第4节: 基于多视角图像的Mesh优化算法
- 第5节: 纹理图像生成与编辑
- 第6节: 实践：高斯隐函数重建与网格生成
- 第7节: 实践：网格的可视性计算与优化
- 第7章: 3D纹理模型的渲染（2课时）
- 第1节: 3D Mesh处理常用的数据结构
- 第2节: 3D模型渲染的原理和流程
- 第3节: 基于OpenGL的单机纹理模型渲染
- 第4节: 基于WebGL的web端纹理模型渲染
- 第5节: 实践：基于OpenGL的纹理模型渲染
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