本课程深入解析三维重建和视觉几何的基本原理，并详细介绍用于大规模模型扫描和重建的开源软件OpenMVS的应用。
《三维重建：视觉几何原理与OpenMVS详解》是一份深入探讨计算机视觉领域中的三维重建技术的教程。它涵盖了从基础理论到实际应用的关键概念，包括相机模型、多视图立体几何、深度图估计、点云处理、稠密重建、曲面重建、网格优化、纹理贴图以及马尔科夫随机场和图割等重要主题。这份资料以图文并茂的方式提供了丰富的学习资源，共计一百多页，并分为两册。
在三维重建中，理解相机模型是关键第一步。相机被视为一个投影设备，将三维世界映射到二维图像平面上。基本的针孔相机模型描述了光线如何通过透镜并在传感器上形成图像。了解内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如旋转和平移）对于进行三维重建至关重要。
多视图立体几何是另一个核心概念，它研究从不同视角的二维图像推断出三维结构的方法。基础理论包括Epipolar几何，用于约束不同视图间的对应关系，并且通过计算基础矩阵和本质矩阵来关联不同的图像。
深度图估计涉及将二维像素与三维空间点相关联的过程。常用方法有基于立体匹配生成深度图以及利用光流技术推断连续帧间像素运动的深度信息。
在处理由多个视角观测得到的三维点集时，需要进行点云滤波、去噪和分割等操作以确保后续重建的质量。稠密重建则进一步扩展稀疏深度数据到整个场景，生成高密度的三维模型。曲面重建将这些离散的数据转换成连续光滑的表面形式。
网格优化是提高模型几何表示质量的关键步骤，通过平滑处理、降噪和修复不连续性来改善结果的质量和精度。纹理贴图则利用二维图像信息增强三维模型的真实感，涉及纹理坐标映射及光照模型的应用。
马尔科夫随机场（MRFs）与图割方法在解决优化问题中广泛使用，特别是在提高重建边界清晰度方面具有重要作用。
总的来说，《三维重建：视觉几何原理与OpenMVS详解》为读者提供了一个全面的学习视角。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益匪浅，并能够运用这些理论和技术来应对实际的计算机视觉和三维建模问题。
5星
