课程价格 ：
¥999.00
剩余名额
0
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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
- 第1节: 课程介绍
- 2-1：【视频】课程介绍
- 2-2：环境配置文档
- 第1章: 成像模型：相机几何与标定
- 3：【课件】相机几何与相机标定
- 第1节: 相机几何
- 4-1：【视频】针孔模型与透镜
- 4-2：【视频】相机几何
- 4-3：【视频】其他相机模型
- 第2节: 相机标定
- 5-1：【视频】针孔模型与透镜相机的标定
- 5-2：【视频】畸变相机的标定
- 第3节: 章节总结
- 6：【视频】章节总结
- 第4节: 实践：标定相机的内参数与外参数
- 7-1：【文档】Docker介绍
- 7-2：【视频】Docker介绍
- 8：【作业】HW1（更新版）
- 9-1：【代码】张正友标定法实践代码
- 9-2：【视频】相机标定实践
- 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：【视频】深度信息恢复与本质矩阵估计
- 14：【作业】第二章
- 第3章: 图像特征
- 第1节: 特征描述子
- 第2节: Harris 角点
- 第3节: SIFT 特征 (工程实践用的特征描述子)
- 第4节: 特征匹配
- 第5节: 实践：SIFT 特征提取与匹配
- 第4章: 双目立体视觉
- 第1节: 基于平行视图的双目立体视觉
- 第2节: 图像校正
- 第3节: 对应点搜索
- 第4节: 实践：双目立体视觉系统
- 第5章: 运动恢复结构
- 第1节: 三种典型的运动恢复结构
- 第2节: 基于 BA 的非线性优化
- 第3节: PnP问题与P3P方法
- 第4节: 常用架构-基于增量法的运动恢复结构
- 第5节: 实践：基于 Ceres 优化库实现 BA 和增量 SFM
- 第6章: 稠密点云重建
- 第1节: 稠密点云获取
- 第2节: 基于体素的稠密点云重建
- 第3节: 基于深度图的稠密点云重建
- 第4节: 实践：基于深度图融合的稠密重建
- 第7章: 表面重建
- 第1节: 基础知识：GrapCut最大流与最小割、Delaunay三角剖分、八叉树（Octree）数据结构、Marching Cube
- 第2节: 基于Delaunay三角剖分的表面重建
- 第3节: 泊松表面重建
- 第4节: 实践：基于Delaunay三角剖分的表面重建
- 第5节: 实践：基于泊松的表面重建
- 第8章: 纹理图像生成
- 第1节: 网格曲面参数化
- 第2节: 纹理视点选取
- 第3节: 全局光照调节
- 第4节: 纹理缺失填充
- 第5节: 纹理块间去接缝
