3D视觉算法及SLAM简介及学习道路规划

  视觉深度估量的意图是估量图画中场景的深度，即场景中各点像素到相机成像平⾯的垂直间隔，分为肯定间隔和相对间隔。是三维视觉最重要的

  不知道环境里的不知道地点出 发， 在运动进程中经过传感器（如相 机、激光雷达、 IMU等）观测定位 本身方位和姿势，再根据自己位 姿进行增量式的地图构建， 然后到达一起定位和地图构建的 意图。SLAM技能是智能机器人、无人驾驶轿车、AR/MR等范畴的底层中心技能之一。假如SLAM进程运用的主要是视觉相关的传感器（如单目、双目、RGB-D、鱼眼、全景相机），一般称之为视觉SLAM

  指用相机拍照实在国际的物体、场景，并经过计算机视觉技能做处理，然后得到物体的三维模型。常见的重建办法有视觉几许三维重建

  深度学习的三维重建。它是增强实际（AR）、混合实际（MR）、机器人导航、无人驾驶等范畴的中心技能之一。三维重建常常要SFM或许SLAM得到的位姿和地图点作为输入条件，下图是视觉三维重建的根本流程：视觉几许三维重建作用展现

  1、三维视觉根底 详解视觉深度估量算法（单/双目/RGB-D+特征匹配+极线纠正+代码实战）

  2、视觉SLAM必备根底 详解视觉SLAM中心：地图初始化、实时盯梢、部分建图、回环检测、BA优化，工程技巧

  4、VIO进阶： ORB-SLAM3（单/双目/RGBD+鱼眼+IMU紧耦合+多地图+闭环）独家70+讲悉数上线、图画三维重建课程（第2期）： 视觉几许三维重建教程（第2期）：稠密重建，曲面重建，点云交融，纹路贴图