如何吃透大火的三维重建？

近年来，国家对智能制造，智能城市等一系列智能技术越来越重视。体现在人工智能领域，就是双目立体的视觉更加重要。在交通监控，机器导航，医学建模，视觉仿真等多个方面，3D视觉可以提供虚拟视觉仿真，视觉识别与定位等技术。

而在3D视觉中，三维重建扮演着不可或缺的作用。它是根据物体表面全部或部分点云的三维坐标，对目标物体全部或者部分表面进行重建。并且，三维重建可以恢复场景的3D信息,协助机器人完成目标的识别、定位、测量、导航、抓取与跟踪等特定任务。

但是在实际的三维重建过程中，会面临诸多的问题。

☆ 就个人的学习而言，对三维重建的技术广而不精，或者集中在某一个点而无法掌握全局

☆ 就三维重建的技术本身而言，它对光线和视角的要求过高，并且真实环境更加复杂

☆ 基于图像的实时场景的三维重建仍然任重道远

三维重建的正确打开方式

1.掌握基础的算法框架和基本原理，包括运动恢复结构（Structure From Motion）、稠密点云重建，以及表面重建、纹理图像生成和编辑的技术原理。

2.实际项目的能力。利用图像建模技术完成室内重建、图像拼接、纹理贴图、3D可视化渲染等。

3.了解未来发展趋势。既有利于规划自己未来的研究方向，还能够推动三维重建以及相关领域的发展，举个例子吧！在城市建设方面，大规模室外的动态的三维场景重建尤为值得关注；在自动驾驶方面，提高汽车对行人及物体的感知和识别能力，提供更安全和便捷的智能车。

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深蓝学院开设了《基于图像的三维重建》课程，从基础到实践，一步一步搭建起完整的知识架构体系，从SFM，到稠密重建，到贴图和渲染，最后结合深度学习的前沿进展，一起讨论未来的技术发展趋势。

课程大纲

你能收获

1.掌握运动恢复结构(Structure From Motion)的算法框架和基本原理，包括帧间运动估计、三角化，BA(BundleAdjustment)等技术细节和底层实现，同时也可深刻理解SFM和SLAM的异同之处；

2.掌握主流的稠密点云重建的算法框架和基本原理，包括多视角几何约束，深度图重建和融合等技术；

3.掌握表面重建、纹理图像自动生成和编辑的技术原理，包括隐函数重建，Octree结构，MarchingCube、泊松图像编辑等基础知识和算法细节，同时理解图形学中3D可视化渲染的机制；

4.具备利用图像建模技术完成室内重建、图像拼接、纹理贴图、3D可视化渲染等实际项目的能力。

课前资料

在了解课程前，咱们先看看深蓝三维重建参考资料吧~【资料小组的伙伴倾情整理！】

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