参考文献 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/55712813 2.https://www.zhihu.com/question/53565660/answer/551917870 下面育心的回答 3.由 2 维影像建立 3 维模型》 《计算机视觉中的多视几何》 4.https://www.zhihu.com/question/29885222/answer/48940748 5.高博的《视觉SLAM 十四讲》 6.https://zhuanlan.zhihu.com/p/22056894 7.https://zhuanlan.zhihu.com/p/38252296 8.https://www.zhihu.com/question/56029836/answer/476672637 9.https://zhuanlan.zhihu.com/p/34645454 以下介绍的为单目相机的三维重建 三维重建包含三个方面，基于SFM的运动恢复结构，基于Deep learning的深度估计和结构重建，以及基于RGB-D深度摄像头的三维重建。 1.传统方法的三维重建 SfM（Structure from Motion） 增量式、全局式、混合式、层次式 代码实例可以参考上面的链接 2.深度学习方法的三维重建 深度估计、3D形状重建 3.发展趋势 结合深度学习、多传感器融合 4.问题 1、尽管SfM在计算机视觉取得显著成果并应用，但是大多数SfM和基于周围环境是静止这一假设，既相机是运动的，但是目标是静止的。当面对移动物体时，整体系统重建效果显著降低。 2、传统SfM基于目标为刚体的假设。 3、SfM但是多视觉几何和SfM是进入三维世界的大门，基础应用永不过时
