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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- 1-1：环境配置文档（仅供大家参考）
- 1-2：【视频】课程介绍
- 1-3：【文档】开课仪式
- 第1章: 成像模型：相机几何与标定
- 2：【课件】相机几何与相机标定
- 第1节: 相机几何
- 3-1：【视频】针孔模型与透镜
- 3-2：【视频】相机几何
- 3-3：【视频】其他相机模型
- 第2节: 相机标定
- 4-1：【视频】针孔模型与透镜相机的标定
- 4-2：【视频】畸变相机的标定
- 第3节: 章节总结
- 5：【视频】章节总结
- 第4节: 实践：标定相机的内参数与外参数
- 6-1：【文档】Docker介绍（如果搭建好了本地环境可以不使用docker）
- 6-2：【视频】Docker介绍
- 6-3：【视频】hw1 docker+vscode运行及调试（邀请同学帮忙录制，仅供大家参考）
- 7：【作业】第一章
- 第2章: 三维重建基础与对极几何
- 8：【课件】三维重建-L2
- 第1节: 单视测量
- 9-1：【视频】单视重构：如何从单幅图像恢复三维场景结构
- 9-2：【视频】单视重构基础：无穷远点、线与平面
- 9-3：【视频】单视重构基础：隐消点与隐消线
- 9-4：【视频】单视重构原理
- 第2节: 三角化与极几何
- 10-1：【视频】对极几何的引入
- 10-2：【视频】三维重建基础
- 10-3：【视频】极几何与基础矩阵
- 10-4：【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
- 11：【视频】深度信息恢复与本质矩阵估计
- 12：【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: 基础矩阵估计
- 第5节: 实践：特征匹配
- 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: SfM问题
- 第2节: 欧式结构恢复
- 第3节: PnP问题与P3P方法
- 第4节: 单应矩阵
- 第5节: 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
- 第6章: 稠密点云重建
- 第1节: 稠密点云获取
- 第2节: 基于深度图的稠密点云重建
- 第3节: 基于体素的稠密点云重建
- 第4节: 实践：稠密重建
- 第7章: 表面重建
- 第1节: 三维物体的表面表达方式
- 第2节: 基于符号距离场的表面重建方法
- 第3节: 基于二元分割的表面重建方法
- 第4节: 实践：基于Delaunay三角剖分的表面重建
- 第8章: 纹理图像生成
- 第1节: 本章内容
- 第2节: 纹理图像的自动创建：基础知识
- 第3节: 纹理图像的自动创建：算法详解
- 第4节: 网格细化
