Sk8er的专栏

三角剖分的算法比较成熟。目前有很多的库（包括命令行的和GUI的可以用）。常用的算法叫Delaunay Triangulation，具体算法原理见 http://www.cnblogs.com/soroman/archive/2007/05/17/750430.html这里收集一些开元的做可以测试三角剖分的库1. Shewchuk的http://www

想要做离线的相机校准，其目的就是获得相机的内参（intrinsic）和外参（extrinsic）。这里附上Matlab的相机校准工具：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/    博主在网上找了一大圈，没有找到特别简单明了的相机内参和外参的中文解释和几何意义，所有这里稍作总结。    相机内

相关工作：1、摄像机校正                    2、特征提取（FAST角点特征、扭曲图像的直线特征优化）                    3、极线几何与极线搜索                    4、RANSAC（随机采样一致）及N点算法（主要围绕5点算法）                    5、Bundle Adjustment（光束

Bundler是Noah Snavely博士写的Structure from Motion的工具包。它能够通过对某个场景不同角度的多张图片生成稀疏点的三维信息，并且估计每一幅图片的相机参数（内参和外参）。Bundler属于SFM的范畴。 PMVS和CMVS（CMVS是PMVS的改进版，里面包含PMVS）是Yasutaka Furukama博士写的已知一组图片和图片对应的相机参数生成dense reconstruction (稠密的三维模型)。 那么结合SFM和Dense Recons

1. Jianxiong Xiao博士的Course http://vision.princeton.edu/courses/SFMedu/待更新