在學習SFM過程中檢視到的網站、部落格内容連結集合
一、SFM開源算法和使用說明
1.最完善的開源視覺重建軟體VisualSFM,由ChangchangWu博士編寫;
2.支援VisualSFM運作的CMVS/PMVS以及Multicore Bundle Adjustment（華盛頓大學的圖像圖形學實驗室）
CMVS~Clustering Views for Multi-view Stereo (CMVS)
PMVS~Patch-based Multi-view Stereo Software(PMVS )source
主要由Yasutaka Furukakwa教授編寫,他的首頁上有十分豐富的項目嗎，強烈推薦！
3.Bundler康奈爾大學的庫，用于處理無序圖像并三維重建；及其源碼
4.Github相關代碼
-Github 上用opencv實作的sfm工具1
-OpenSFM庫python版本
-openMVG用于多視圖幾何
-算比對的實作9
5.blender上的libmv庫，用于多視角重建，包含庫、樣例以及軟體三部分；
6.Github關于sfm，slam的内容**大集合**
7.以及國内基于無人機開源平台的項目Altizure
8.使用教程
部落客ladd7開源軟體VisualSFM配合Meshlab生成三維模型的具體說明過程,說明詳細；
部落客陳不在小胖了VisualSFM的使用方法介紹；
部落客lhanchao使用教程
奇點視覺教程
9.點雲編輯和三維模型軟體meshlab
使用教程
重建技術泊松表面重建,網站
##二、SFM的原理介紹和實作部落格
1.部落客aipiano的opencv實作，從sfm的原理到實作的代碼介紹很詳細，分為4個部分；
2.部落客chuhang_zhqr的sfm詳解以及opencv實作，主要是代碼方面的詳細講解；
3.部落客clxiaoclxiao利用opencv實作的sfm；
4.部落客RyuZhihao123自己實作的sfm算法及ui界面；
5.基于opencv3.2.0的sfm教程及翻譯
6.一些研究、記錄、總結部落格1,2,3,4,5,6,7,8.
更新基于深度學習的方法 20181113
DeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo
利用不同視角的RGB輸出深度圖和相機位姿
GeoNet: Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose
通過RGB學習出深度圖、光流、相機位姿
SfMLearner
單目深度圖和相機位姿估計