作者：庞巧遇

来源：公众号@3D视觉工坊

三维重建在计算机视觉中是十分重要的，其中涉及很多的技术内容，为了后来人能少走弯路，也为了对自己的知识框架系统总结，特记录自己的学习路线。

1、什么是三维重建

三维重建 ，英文名称是3D Reconstruction。三维重建是将三维的物体在虚拟世界中重建出来，通俗点说，我们做的就是照相机的逆操作（照相机是将现实中的物体呈现在二维图片中，而三维重建是将二维图片中的信息在三维虚拟空间中显现）。

2、三维重建有什么用

随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。

三维视觉最近几年再度火热，一方面归功于三维传感器（如Kinect）的快速发展和价格方面的调整，另一方面由于深度学习在计算机视觉方向的应用，智能移动机器人、无人驾驶、无人机、AR等发展迅速。

3、三维重建学习路线1) 对初学者：书籍：

视觉SLAM十四讲-从理论到实践，高翔

计算机视觉-算法与应用（Richard Szeliski 艾海舟<译> 清华大学出版社）

Computer Vision Algorithms and Applications

Computer Vision for Visual Effects

视频课程：·视觉SLAM十四讲-从理论到实践：

·极简三维视觉六小时课程视频：浙大谭平教授 ：

对于初学者的建议是学习好多视几何基础，先利用仿真数据跑通上面说的主线流程，再结合具体的开源项目去理解算法，再结合实际传感器和问题去改善或者提出新的算法，在这个过程中要善用一些可视化工具比如Meshlab, cloudcompare, matplotlib.pyplot等，可以节约大量时间。

2) 针对具备一定基础后：

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。

大家可以加入我们的QQ讨论群（群号：574432628），提前获得本场直播的pdf课件。

书籍：

《计算机视觉中的多视几何》(Muiltiple View Geometry,简称MVG) （Richard Hartley 韦穗<译>）

文献：·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

3) 下面是比较著名的开源系统：·MVE:

·Bundler:

·VisualSFM:

·openMVG:

·ColMap:

Source and Executable Download:

4) 相关开源代码COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo：

Multi-View Environment：

Algorithm to texture 3D reconstructions from multi-view stereo images：

SFMedu: A Matlab-based Structure-from-Motion System for Education：

参考：

1.

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本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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