Sk8er的专栏

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

在做多视觉的3D重建的时候，当找到多帧的匹配点和对应相机姿态时，我们需要求得的匹配点 x 和 x' 以及对应的 P 和 P‘ 我们得到 x = PX, x' = P’X。得到了上述的两个等式，我们如何求方程组求解呢？这里我们回到2D投影转换来说一说，对于2D平面上的两个对应点，我们可以找到一个单应矩阵H来建立二者的关系x'  = Hx。H是一个3x3的矩阵，所以 x 和 x‘ 是齐次坐标系

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

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