• 学习时长

    8周/建议每周8个小时

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支持花呗分期

  • 第1章: 相机模型与图像特征
  • 第1节: 针孔相机模型
  • 第2节: 特征检测与匹配
  • 第3节: 对极几何:极线约束 、本质矩阵、基础矩阵及Homography
  • 第4节: 实践:代码框架解析
  • 第2章: 帧间运动估计
  • 第1节: 三角量测
  • 第2节: pnp_DLT
  • 第3节: p3p-kneip
  • 第4节: 捆绑调整
  • 第5节: 实践:相机姿态估计
  • 第3章: 运动恢复结构
  • 第1节: 几种BA形式:同时优化相机和三维点、优化相机、只优化三维点、单目相机
  • 第2节: 增量运动恢复结构
  • 第3节: 全局运动回复结构与分层运动恢复结构
  • 第4节: 运动恢复结构开放性问题讨论
  • 第5节: 实践:基于Ceres优化库实现BA和增量SFM
  • 第4章: 稠密点云重建
  • 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: 基于深度图融合的MVS重建
  • 第4节: 基于空间Patch的重建方法--PMVS
  • 第5节: 稠密点云的评测方法、问题与挑战
  • 第6节: 实践:基于深度图融合的稠密重建
  • 第5章: 表面重建
  • 第1节: 三维物体的表面表达方式:边界表示法、空间划分法、构造体素法
  • 第2节: 基于二元分割的表面重建方法
  • 第3节: 基于符号距离场的表面重建方法
  • 第4节: Mesh Refinement
  • 第5节: 纹理图像的自动创建:视角选择、纹理坐标的计算、全局颜色调整、泊松图像编辑
  • 第6节: 实践1:高斯隐函数重建与网格生成
  • 第7节: 实践2:网格的可视性计算与优化
  • 第6章: 3D模型的可视化
  • 第1节: 3D模型的可视化:Pixel/Frame/FrameBuffer&Vertex/Fragment/Primitives
  • 第2节: OpenGL的渲染管线:顶点处理、栅格化、片段处理及常用的开发库
  • 第3节: 实践:基于OpenGL的纹理模型渲染

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