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作者：育心链接：https://www.zhihu.com/question/53565660/answer/475141180 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。基于图像的三维模型重建是计算机视觉领域的一个非常重要的研究方向。我们都知道，人类生活在三维空间里，接触最多的也是三维物体，可以说三维空间是物体存在的基本形式。相比较二维图像信息，三维模型真实感更加强烈，能够呈现人们更多的信息。三维视觉最近几年再度火热，一方面归功于三维传感器的快速发展，另一方面也来自于智能移动机器人、无人驾驶、AR等三维应用场景快速发展衍生的强烈需求。在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中，高达 83 篇以“3D”为名，涉及三维视觉的工作则超过 90 篇，占据了全体收录论文的近 1/10。基于图像的三维模型重建是非常偏重工程实践的研究任务，而且涉及到计算机视觉和计算机图形学等多个学科，知识分散不系统，因此会给初学者带来极大挑战。专注于人工智能在线教育的深蓝学院开设了『基于图像的三维建模』在线课程，将课程资料分享给大家，希望有所帮助。资料主要包括：针对初学者书籍I Computer Vision for Visual Effects 书籍II Computer Vision Algorithms and Applications 针对具备一定基础的同学三维重建的每个基础模块挑选了 1-2 篇代表性文献，强烈建议阅读以下相关的原著文献，这些文献是经过时间检验非常经典的文献，这将大大提升你们的科研和工程能力。这些文章包括： Sift 特征点检测 [1] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 增量 SFM [2] Photo Tourism Exploring Photo Collections in 3D [3] Structure-from-Motion Revisited 稠密匹配&&多视角立体视觉 [4] Multi-View Stereo for Community Photo Collections 表面重建 [5] Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis 纹理贴图 [6] Let it be color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions 可以添加微信宇轩领取资料，微信号：shenlanedu 相关网站我们也提供一些相关的网站，这些网站是一些比较著名的开源系统。 MVE: https://www.gcc.tu-darmstadt.de/home/proj/mve/index.en.jsp Bundler: http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/ VisualSFM: http://ccwu.me/vsfm/ OpenMVG: https://openmvg.readthedocs.io/en/latest/software/SfM/SfM/ ColMap: https://demuc.de/colmap/ 相关的开源代码 https://github.com/colmap/colmap https://github.com/simonfuhrmann/mve https://github.com/nmoehrle/mvs-texturing https://github.com/jianxiongxiao/SFMedu

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