计算三维重建的方法称为SfM（StructurefromMotion）.\假设计算机已经标定，计算重建的部分可以分为下面四个步骤：\（1）、检测特征点，然后在两幅图间进行特征点匹配。
\（2）、有匹配算出基础矩阵。
\（3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。
\（4）、三角剖分这些三维点。

visualsfm，包含稠密重建，完整版，以配好，直接可以用，欢迎大家踊跃下载，沉浸在SFM的知识的海洋当中

基于增量式SfM实现多视图三维点云重建，完整的工程文件，内含所需图片，可直接运行。
环境：Win10+VS2015+OpenCV3.4+PLC1.8。

今天在网上看到有人介绍一本新出的书，叫做ComputerVisionforVisualEffects。
现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。
这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影电视特效。
在书中，首先介绍了好莱坞特效制作中设计到的基本的计算机视觉算法，例如蓝色背景图像matting，SFM，光流，特征点跟踪等。
也介绍了一些最近发展的新算法，这些都可能被用于未来的电影特效中，例如自然图像matting，多图像合成，图像中目标的重定位，以及视点模拟等。
书中也介绍了运动捕捉和3D数据获取的原理。
全书使用了超过200张原始图像来展示原理，算法，以及结果。
同时还有好莱坞视觉特效专家的采访。
这本书于2012年秋天由剑桥大学出版社出版。
获取方式可以参考作者主页。
同时，博主发现网上也可以下载到这本书。
大家可以自己上网搜索一下。
作者的主页上还放上了书中涉及到的一些有用的代码，供大家参考

structurefro妹妹otion流程图及其原理，很好的入门课本

本压缩包里是SBA1.6（SparseBundleAdjustment）的VC2010版本原下载地址是:http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba本VC2010版本(sba.sln)是使用CMake,根据原下载源码中CMakeLists.txt转换而成,并删除一些不必要的配置/文件后精简而成.其中包含两个项目,sba和eucsbademo,这两个项目的编译和链接选项也进行了简化.其中sba项目将生成sba.lib,是SBA核心算法的静态库.ecusbademo项目将生成ecusbademo.exe,是SfM的演示程序.该项目用到两个静态库,一个是上边的sba.lib,一个是线性代数库clapack.lib.SBA(VC2010版)的目录结构:./sbaSBA源码(含readme.txt)./demoecusbademo源码(含readme.txt)./lib静态库存放位置，包括clapack.lib和sba项目生成的sba.lib都放在这里./documentation相关论文和文档(我搜集下载的)./vc2010VC2010的处理方案和项目配置文件(*.sln,*.vcxproj...)使用方法:使用VC2010直接打开sba.sln,全部编译即可.sba项目生成sba.lib,放入./lib目录中.ecusbademo生成ecusbademo.exe,放入./demo中运行ecusbademo.exe(其参数格式参见./demo中的readme.txt)

本压缩包里是SBA1.6（SparseBundleAdjustment）的VC2010版本原下载地址是:http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba本VC2010版本(sba.sln)是使用CMake,根据原下载源码中CMakeLists.txt转换而成,并删除一些不必要的配置/文件后精简而成.其中包含两个项目,sba和eucsbademo,这两个项目的编译和链接选项也进行了简化.其中sba项目将生成sba.lib,是SBA核心算法的静态库.ecusbademo项目将生成ecusbademo.exe,是SfM的演示程序.该项目用到两个静态库,一个是上边的sba.lib,一个是线性代数库clapack.lib.SBA(VC2010版)的目录结构:./sbaSBA源码(含readme.txt)./demoecusbademo源码(含readme.txt)./lib静态库存放位置，包括clapack.lib和sba项目生成的sba.lib都放在这里./documentation相关论文和文档(我搜集下载的)./vc2010VC2010的处理方案和项目配置文件(*.sln,*.vcxproj...)使用方法:使用VC2010直接打开sba.sln,全部编译即可.sba项目生成sba.lib,放入./lib目录中.ecusbademo生成ecusbademo.exe,放入./demo中运行ecusbademo.exe(其参数格式参见./demo中的readme.txt)

基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功效！基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功效！

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。

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。