详细讲解了稠密重建中常用的方法，SFM的析稀疏重建，和包括基于体素的稠密重建、基于点云扩散的三维稠密重建、基于深度图交融的稠密方法等。

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。

matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。