教学案例7：三维重建
一、实验目的与任务
通过本实验，要求学生根据多视图，掌握三维重建算法，对三维物体构建适合计算机
表示和处理的数学模型。
二、实验内容、要求及安排
实验内容：以单视图或多视图为输入，先对摄像机进行标定,即计算出摄像机的图像
坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图像中的信息重建出三维信息。
实验要求：本课程实验要求选择一种多视三维重建方法，理解其原理，研究相应的实
现过程，搜索参考代码并进行三维重建实验，并撰写实验报告，经过分析、设计、编码与
调试，独立完成题目的算法设计与程序的实现，并最终提交调试成功的源程序代码和实验
报告。
实验安排：本实验属于开放性实验，要求每个学生独立地完成本实验项目。
三、任务实现及相关素材
（一）任务简介：基于立体视觉的三维重建。
（二）模型简介：
三维重建是指根据一组图像或视频中的二维投影信息，恢复出场景物体三维结构和形
状的过程。在三维重建中，通常使用多个视角（摄像机）捕捉到的图像来获取更多信息以
提高重建准确性和完整。在给定一组（或到的图像来获取更多信息以提高重建准确性和完
整。在给定一组图像来获取更多信息以提高重建准确性和完整。在给定一组视频的情况下，
每个图像中包含一或多物体二维投影信息以及相机内参矩阵和外（或相机的投影矩阵），
需要通过这些信息恢复出物体三维结构和形状。
三维重建算法流程主要步骤如下：
（1）图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光
照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
（2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，
这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。
（3）特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。
（4）立体匹配：立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，
也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应。
（5）三维重建：有了精确的匹配结果，结合摄像机标定的内外参数，就可以恢复出三
维场景信息。
（三）环境说明：
算法开发环境推荐使用anoconda+pytorch，编程语言为Python。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，Anaconda支持Linux,Mac,Windows
系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及
各种第三方包安装问题。PyTorch是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种
通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。
（四）参考代码：
见案例代码数据。