三维重建开源代码汇总【保持更新】

三维重建开源代码汇总，不定期更新。

同步到Github仓库：https://github.com/ethan-li-coding/Source-Codes-3DVison

SFM

• Openmvg【3.5k stars】【Mozilla Public License Version 2.0】【https://github.com/openMVG/openMVG】
  
  一个多视几何三维重建算法库，从无序二维影像集恢复相机的三维位姿。SFM（Structure From Motion）经典算法库。
  
  

• Colmap【3k stars】【new BSD license】【https://github.com/colmap/colmap】
  
  一个多视几何三维重建算法库，从无序二维影像集恢复相机的三维位姿（SFM）以及多视立体重建（MVS）。
  
  

• AliceVision【1.8k stars】【MPL2 license】【https://github.com/alicevision/AliceVision】
  
  一个开源的摄影测量系统框架。
  
  

• TheiaSfM【600+k stars】【New BSD license】【https://github.com/sweeneychris/TheiaSfM】
  
  谷歌推出的开源SFM算法库。
  

• MVE【700+k stars】【BSD 3-Clause License】【https://github.com/simonfuhrmann/mve】
  
  

• OpenSfM【2.2k stars】【BSD license】【https://github.com/mapillary/OpenSfM】
  
  一个用Python实现的SFM算法库。
  

MVS

• openmvs【1.6k stars】【AGPLv3】【https://github.com/cdcseacave/openMVS】
  
  一个多视立体重建开源算法库，基于带有位姿信息的图像集，重建高质量的纹理模型，效果非常出色。
  
  
• meshroom【6.5k stars】【MPL2 license】【https://github.com/alicevision/meshroom】
  
  和OpenMVS库一样，也是基于带有位姿信息的图像集，重建高质量的纹理模型，但是效果没有OpenMVS好，速度更快些。带有图形界面，做的很漂亮。
  
  

SLAM

VSLAM

• orb-slam2【6.2k stars】【GPLv3 license】【https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2】
  
  非常经典的 单目/双目/RGBD-slam 算法库
  
• orb-slam3【2.5k stars】【GPLv3 license】【https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3】
  
  第一个能够用单目、立体和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统。
  

  单目 slam

  • orb-slam【1.1k stars】【GPLv3 license】【https://github.com/raulmur/ORB_SLAM】
    
    非常经典的单目slam算法库
    

  RGBD slam

  • KinectFusion【280+ stars】【MIT License】【https://github.com/chrdiller/KinectFusionLib】
    
    基于KinectFusion论文实现的一个开源算法，paper：KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking
    

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  • InfiniTAM∞ v3【680+ stars】【Oxford University Innovation Academic License】【https://github.com/victorprad/InfiniTAM】
    
    牛津大学团队做的开源多平台实时大尺度深度融合和跟踪，速度很快，在Windows、Linux、Ios、Android上都可以编译运行，而且速度都还可以。
    
    

  • VoxelHashing【460+ stars】【Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 License】【https://github.com/niessner/VoxelHashing】
    
    基于TSDF体素融合的经典深度融合算法，有CUDA版本，速度很快。
    

  • ElasticFusion【1.3k stars】【non-commercial use only】【https://github.com/mp3guy/ElasticFusion】
    
    一个用于RGBD数据的基于Surfel的Fusion算法。适用于室内重建。
    
    

  • ElasticReconstruction【480+ stars】【MIT license】【https://github.com/qianyizh/ElasticReconstruction】
    
    一个用于RGBD数据的基于Voxel的Fusion算法。适用于室内重建。
    
    

  • BundleFusion【1k stars】【non-commercial applications】【https://github.com/niessner/BundleFusion】
    
    一个实时的全局一致的三维重建算法库，基于TSDF，效果是目前Fusion中最好的。
    
    

  • badslam【400+ stars】【BSD-3-Clause License】【CVPR2019】【https://github.com/ETH3D/badslam】
    
    一个基于RGBD数据的实时直接法BA-SLAM算法，适合室外重建，来自苏黎世联邦理工学院（ETH）团队。
    
    

  • tsdf-fusion 【400+ stars】 【BSD-2-Clause License】【https://github.com/andyzeng/tsdf-fusion】
    
    一个将多个已配准的深度图融合为TSDF体素的算法，TSDF体素可以用于Marching Cubes网格构建
    
    

特征匹配

• CudaSift【570+ stars】【non-commercial】【https://github.com/Celebrandil/CudaSift】
  
  一个CUDA实现的快速SIFT算法，SIFT是经典的尺度不变性特征匹配算法
  
  

立体匹配

• SemiglobalMatching（SGM）【400+ stars】【MIT License】【https://github.com/ethan-li-coding/SemiGlobalMatching】
  
  经典半全局立体匹配算法SGM算法库。效率高适应性强。
  
  
• PatchMatchStereo【250+ stars】【MIT License】【https://github.com/ethan-li-coding/PatchMatchStereo】
  
  经典倾斜平面立体匹配算法库PatchMatch。效果很棒！
  
  
  -AD-Cense 【160+ stars】【MIT License】【https://github.com/ethan-li-coding/AD-Census】
  
  经典AD-Census立体匹配算法，效率高，效果好。Intel RealSense D400 Stereo模块算法。
  
  
  -MC-CNN【600+ stars】【BSD-2-Clause License】【https://github.com/jzbontar/mc-cnn】
  
  深度学习立体匹配算法的经典之作。
  
  

点云拼接

• ICPCUDA【400+ stars】【No License】【https://github.com/mp3guy/ICPCUDA】
  
  一个基于深度图数据（DepthMap）的快速ICP拼接库（CUDA加速），对于VGA尺寸（640x480），在NVIDIA GeForce GTX TITAN X上可达750Hz的速度。作者同时开源了KinectFusion。
  
• CUDA-ScanMatcher-ICP [100+ stars] [MIT License]【 https://github.com/botforge/CUDA-ScanMatcher-ICP】
  
  一个基于CUDA的ICP点云拼接算法，适用于激光扫描点云和一般点云。
  
  
• Super4PCS【300+ stars】【Apache License V2】【https://github.com/nmellado/Super4PCS】
  
  点云粗匹配算法Super4PCS的实现。
  
  

网格构建

• PoissonRecon 【700+ stars】【MIT License】【https://github.com/mkazhdan/PoissonRecon】
  
  泊松重建，一个网格构建算法，输入是带法线的无序点云。
  
  

点云网格处理

• pcl【6.3k stars】【BSD License】【https://github.com/PointCloudLibrary/pcl】
  
  这大概是使用最广泛的点云处理算法库，你可以用它来显示图片、显示点云，它还实现了非常多的点云处理算法，如点云滤波、点云配准、点云分割等，它的官方网站是https://pointclouds.org/。
  
  
• OpenMesh【BSD 3 clause license】【https://www.graphics.rwth-aachen.de/software/openmesh/】
  
  非常经典的一个网格处理库，基于半边数据结构，效率很高，且非常稳定，有很多基础网格算法的实现。
  
  
• vcglib【560+ stars】【GPLv3.0 License】【http://vcg.isti.cnr.it/vcglib/】
  
  和OpenMesh一样的网格处理基础算法库，也很高效和稳定，比较有名的网格处理软件MeshLib就是用的它。
  
  

纹理映射

• mvs-texturing【500+ stars】【BSD 3-Clause License】【https://github.com/nmoehrle/mvs-texturing】
  
  一个用于多视立体重建的纹理映射算法库，OpenMVS、MVE都是使用这个算法来做纹理映射。
  
  
• UVAtlas【500+ stars】【MIT License】【https://github.com/microsoft/UVAtlas】
  
  微软开源的一个自动UV展开算法，UV展开可以用于将网格映射到一张二维UV图上，网格映射的纹理就可以用一张UV图来组织，提高纹理图的利用率。
  
  

三维渲染

• potree 【2.3k stars】【FreeBSD Licnese】【https://github.com/potree/potree】
  
  一个基于WebGL的大型点云渲染工程，很有意思。
  
  
• OpenSceneGraph（OSG）【2.2k stars】【 OpenSceneGraph Public License】【https://github.com/openscenegraph/OpenSceneGraph】
  
  一个非常成熟好用的跨平台三维数据渲染库，渲染包括点云、网格、纹理模型在内的三维数据，适合在大型软件里作为渲染引擎，还可以处理LOD数据。
  
  
• Pangolin【1.3k stars】【MIT License】【https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin】
  
  一个轻量级的跨平台三维渲染库，可用于slam相关项目的渲染引擎。