基于计算机视觉的三维重建技术中关键点的检测问题，英文文档，比较好的资料
Visual SFM 作为经典密集点匹配的工具,可以很好地帮助我们理解和学习多视图像三维重建的过程和原理。
利用二维血管内超声图像序列重建三维血管模型,并对三维模型进行虚拟剖切,可以方便地看到内部组织,便于观察和诊断。针对血管内超声图像亮度变化小、形状特征不明显和图像分割效果不好等问题,基于MITK平台,采
:针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方 法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同 方向对目标物体进
通过VTK将二维图像重构为三维图像，使用了移动立方体算法
:根据血管序列切片的二值图像特征,利用MATLAB丰富的矩阵运算和图像处理命令,将血管三维重建过程分成半径搜索、交点定位和轴线拟合三个主要步骤,并编制通用M程序包实现从数据采集到模型渲染的全程自动计算
基于图象的三维重建,有时间可以看看参考一下！
这是基于opencv编写的三维重建代码，是初学opencv和三维重建的优秀参考资料
注释非常清晰的一份基于VTK读取点云信息实现三维重建的代码，读取格式包括PCL生成的PCD格式和TXT格式，适合初学者，当然其他格式的点云也是可以的，只要更改一下读取云数据的函数就可以了，有什么不懂的
这是双目视觉的三维重建代码，希望对大家有所帮助
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