3D场景定位的一些资源

利用多张影像对小物体进行拍摄,进而进行三维重建,是计算机视觉中的重要问题之一。

目前对此研究最全面的网站是:http://vision.middlebury.edu/mview/eval/ 

目前最优秀的算法是Furukawa的PMVS2:http://www.di.ens.fr/pmvs/ 

目前集成了最优秀的PMVS2的系统是WuChangchang的VisualSFM(含SiftGPU): http://homes.cs.washington.edu/~ccwu/vsfm/

Structure from motion

http://blog.csdn.net/manji_lee/article/details/7596877

http://blog.csdn.net/sway_2012/article/details/8036863

Bundler: Structure from Motion (SfM) for Unordered Image Collections

https://github.com/snavely/bundler_sfm

http://en.wikipedia.org/wiki/Structure_from_motion

http://vision.ucsd.edu/~vrabaud/toolbox/doc/overview.html

http://www.zhihu.com/question/24224608

https://github.com/MasteringOpenCV/code(利用OpenCv来做的一些代码)

http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/article/details/42740429(中文翻译)

Multi-view stereo

What is stereo vision

http://www.cs.unc.edu/~lazebnik/spring11/lec16_multiview_stereo.pdf

http://www.cs.unc.edu/~marc/tutorial/node112.html

http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/projects/multiview-environment/

http://www.d3dweb.com/Documents/201412/201412920255454495.html

对极几何——本质矩阵E和基础矩阵F

http://wenku.baidu.com/view/cb7ce03f0b4c2e3f57276369.html (三种坐标系的解释)

原文地址:https://www.cnblogs.com/adong7639/p/4244452.html