课程价格 ：
¥999.00
剩余名额
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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
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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- 1：开课仪式
- 免费 2：【视频】课程介绍
- 第1章: 成像模型：相机几何与标定
- 3：【文档】环境配置文档
- 4：【课件】相机几何与相机标定
- 第1节: 相机几何
- 免费 5-1：【视频】针孔模型与透镜
- 免费 5-2：【视频】相机几何
- 免费 5-3：【视频】其他相机模型
- 第2节: 相机标定
- 免费 6-1：【视频】针孔模型与透镜相机的标定
- 免费 6-2：【视频】畸变相机的标定
- 第3节: 章节总结
- 免费 7：【视频】章节总结
- 第4节: 实践：标定相机的内参数与外参数
- 8-1：【文档】Docker介绍（如果搭建好了本地环境可以不使用docker）
- 8-2：【视频】Docker介绍
- 8-3：【视频】hw1 docker+vscode运行及调试（邀请同学帮忙录制，仅供大家参考）
- 9-1：【作业】第一章
- 9-2：【文档】第一章作业思路提示
- 第2章: 三维重建基础与对极几何
- 10：【课件】三维重建基础与对极几何
- 第1节: 单视测量
- 11-1：【视频】单视重构：如何从单幅图像恢复三维场景结构
- 11-2：【视频】单视重构基础：无穷远点、线与平面
- 11-3：【视频】单视重构基础：隐消点与隐消线
- 11-4：【视频】单视重构原理
- 第2节: 三角化与极几何
- 12-1：【视频】对极几何的引入
- 12-2：【视频】三维重建基础
- 12-3：【视频】极几何与基础矩阵
- 12-4：【视频】基础矩阵估计
- 第3节: 实践：深度信息恢复与本质矩阵估计
- 13-1：【视频】深度信息恢复与本质矩阵估计
- 13-2：【作业】第二章
- 13-3：【文档】第二章作业思路提示
- 第3章: 图像特征
- 第1节: 特征描述子
- 14-1：【课件】局部特征点-角点
- 14-2：【视频】为什么要引入特征点
- 第2节: Harris 角点
- 15-1：【视频】Harris角点原理与数学表达
- 15-2：【视频】Harris角点性质
- 第3节: SIFT 特征（工程实践用的特征描述子）
- 16-1：【课件】SIFT特征
- 16-2：【视频】尺度不变性
- 16-3：【视频】尺度不变区域检测检测器
- 16-4：【视频】SIFT特征描述子
- 第4节: 基础矩阵估计
- 17-1：【课件】L3-3 模型拟合
- 17-2：【视频】模型拟合方法：RANSAC
- 第5节: 特征匹配
- 18-1：【作业】第三章
- 18-2：【文档】第三章作业思路提示
- 第4章: 双目立体视觉
- 19：【课件】双目立体视觉
- 第1节: 基于平行视图的双目立体视觉
- 20-1：【视频】本章内容介绍
- 20-2：【视频】双目立体视觉系统搭建
- 第2节: 图像校正
- 21：【视频】图像校正
- 第3节: 对应点搜索
- 22：【视频】对应点搜索
- 第4节: 实践：双目立体视觉系统
- 23-1：【文档】H与H'矩阵的求解资料
- 23-2：【作业】第四章
- 23-3：【文档】第四章作业思路提示
- 第5章: 运动恢复结构
- 24：【课件】L5-1运动恢复结构SfM
- 第1节: SfM问题
- 25：【视频】SfM问题
- 第2节: 欧式结构恢复
- 26：【视频】欧式结构恢复
- 第3节: PnP问题与P3P方法
- 27：【视频】PnP问题与P3P方法
- 第4节: 单应矩阵
- 28：【视频】单应矩阵
- 第5节: SfM系统解析（以OpenMVG为例）
- 29-1：【课件】L5-2运动恢复结构(SfM)系统解析
- 29-2：【视频】SfM系统解析（以OpenMVG为例）
- 第6节: 实践：基于Ceres优化库实现BA和增量SFM
- 30：【作业】第五章
- 第6章: 稠密点云重建
- 31-1：【课件】稠密重建
- 31-2：【资料】参考论文
- 第1节: 稠密点云获取
- 32：【视频】稠密点云获取方法
- 第2节: 基于深度图的稠密点云重建
- 33-1：【视频】基础知识
- 33-2：【视频】基于深度图的重建流程
- 第3节: 基于体素的稠密点云重建
- 34：【视频】基于体素的多视图立体几何
- 第4节: 实践：稠密重建
- 35-1：【视频】作业说明
- 35-2：【数据】实践数据
- 35-3：【作业】第六章
- 35-4：【文档】第六章作业思路提示
- 第7章: 表面重建
- 36：【课件】表面重建
- 37-1：【资料】泊松重建补充讲解
- 37-2：【视频】泊松重建补充答疑
- 37-3：【资料】poisson
- 第1节: 三维物体的表面表达方式
- 38：【视频】三维模型的表达方式
- 第2节: 基于符号距离场的表面重建方法
- 39：【视频】符合距离场的基本概念
- 40-1：【视频】重建流程之空间划分
- 40-2：【视频】符号距离场构建
- 40-3：【视频】marching cube生成表面
- 第3节: 基于二元分割的表面重建方法
- 41-1：【视频】基于二元分割的重建思路
- 41-2：【视频】德劳内三角剖分
- 41-3：【视频】二分类算法Graph Cut
- 第4节: 实践：基于Delaunay三角剖分的表面重建
- 42-1：【作业】第七章
- 42-2：【文档】第七章作业思路提示
- 第8章: 纹理图像生成
- 43-1：【课件】纹理重建与表面细化
- 43-2：【资料】L8相关论文
- 第1节: 本章内容
- 44：【视频】本章知识引入
- 第2节: 纹理图像的自动创建：基础知识
- 45：【视频】基础知识铺垫
- 第3节: 纹理图像的自动创建：算法详解
- 46-1：【视频】算法流程介绍
- 46-2：【视频】步骤1&2：视角选择与纹理坐标计算
- 46-3：【视频】步骤3：全局颜色调整
- 46-4：【视频】步骤4：泊松图像编辑
- 46-5：【视频】三维模型存储——OBJ格式
- 第4节: 网格细化
- 47-1：【视频】基础知识
- 47-2：【视频】基于光度一致性的数学模型
- 第5节: 作业
- 48-1：【作业】第八章
- 48-2：【文档】第八章作业思路提示
- 第9章: 作业代码参考
- 49：【代码】各章节作业代码
