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先上一个招聘三维重建岗位的图，这个图上信息是我之前在招聘网上看到的，写的很详细，虽然我暂时做不到这些，但是可以描述一个方向，如果你想去三维重建公司工作，那么你应该具备一些什么技能
一、针对初学者
书籍I Computer Vision for Visual Effects
书籍II Computer Vision Algorithms and Applications
二、针对具备一定基础的同学
三维重建的每个基础模块挑选了 1-2 篇代表性文献，强烈建议阅读以下相关的原著文献， 这些文献是经过时间检验非常经典的文献，这将大大提升你们的科研和工程能力。 这些文章包括：
Sift 特征点检测
[1] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
增量 SFM
[2] Photo Tourism Exploring Photo Collections in 3D
[3] Structure-from-Motion Revisited
稠密匹配&&多视角立体视觉
[4] Multi-View Stereo for Community Photo Collections
表面重建
[5] Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis
纹理贴图
[6] Let it be color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions
三、相关网站
我们也提供一些相关的网站，这些网站是一些比较著名的开源系统。
MVE: https://www.gcc.tu-darmstadt.de/home/proj/mve/index.en.jsp
Bundler: http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/
VisualSFM: http://ccwu.me/vsfm/
OpenMVG: https://openmvg.readthedocs.io/en/latest/software/SfM/SfM/
ColMap: https://demuc.de/colmap/
四、相关的开源代码
https://github.com/colmap/colmap
https://github.com/simonfuhrmann/mve
https://github.com/nmoehrle/mvs-texturing
https://github.com/jianxiongxiao/SFMedu
五、一些补充
https://www.youtube.com/watch?v=ELHOjC_V-FE
这个视频介绍了如下一些的用法：
有一个博客，梳理了整体的框架
http://www.cs.cmu.edu/~reconstruction/basic_workflow.html
分割线
0*-CMP-MVS
少写了这一个，补上的时候，不想再排序号，就把它称为0*吧
看到它实在VisualSFM中
给出的下载地址(好像没有)：
http://grail.cs.washington.edu/downloads/
给出论文：
[CMPMVS] Multi-View Reconstruction Preserving Weakly-Supported Surfaces. M. Jancosek, T. Pajdla, CVPR 2011.
youtube有个下载地址：
https://www.youtube.com/watch?v=ZRTEMKS3Sw0
下载地址：
https://www.dropbox.com/s/80savnaou9ck7v4/cmpmvs-v0.6.0-binary-win64-cuda.zip?dl=0
0-COLMAP
https://github.com/colmap/colmap
关于它的主页：
MVS：PMVS、CMVS，CMPMVS，以及OpenMVS：
1-OpenMVS
https://github.com/cdcseacave/openMVS
关于它的主页：
http://cdcseacave.github.io/openMVS/
2-TexRecon – 3D Reconstruction Texturing
优化细节的算法，对数据集进行纹理化：
加上纹理贴图，更加逼真,niub
https://www.gcc.tu-darmstadt.de/home/proj/texrecon/
代码：
https://github.com/nmoehrle/mvs-texturing
3-SfM-Toy-Library
主页：
https://github.com/royshil/SfM-Toy-Library
我用过的分支，我用的时候第三方库还有SSBA，最新的好像已经取消了
https://github.com/royshil/SfM-Toy-Library/tree/335d7d2a0c1e603ec994d0e025bdec8ebeb493bc
使用的序列图：
4-MasteringOpenCV 的第四章 SFM
https://github.com/MasteringOpenCV/code
https://github.com/MasteringOpenCV/code/tree/master/Chapter4_StructureFromMotion
5-MVE 我前面的博客进行了环境配置的讲解
以及项目主页和代码页
https://www.gcc.tu-darmstadt.de/home/proj/mve/
https://github.com/simonfuhrmann/mve/wiki/MVE-Users-Guide
6-Bundler
代码：
https://github.com/snavely/bundler_sfm
还有一个其他的代码：
https://github.com/adinutzyc21/BundlerUbuntu64
项目主页：
http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/
一般的博客都是推荐：bundler ＋ pmvs＋ cmvs＋ meshlab这样实现
7-theia-sfm
项目主页：
代码：
https://github.com/nmoehrle/TheiaSfM
8-ENFT-SfM
浙江大学ZJUCVG组-大尺度运动恢复结构系统
项目主页:
http://www.zjucvg.net/ls-acts/ls-acts.html
代码链接:
https://github.com/ZJUCVG/ENFT-SfM
8-ORB_SLAM2
代码：
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
老一点的orbslam：
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM
或者高翔的版本，在上面的基础上，增加了可视化点云图的功能：
https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map
项目主页：
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/
9-PMVS、CMVS
项目主页：
http://opensourcephotogrammetry.blogspot.com/
代码：
https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS
PMVS2：
CMVS：
10-SFMToolkit
代码：
https://github.com/dddExperiments/SFMToolkit
项目主页：
http://www.visual-experiments.com/demos/sfmtoolkit/
11-CODE and RepMatch
CODE: Coherence Based Decision Boundaries for Feature Correspondence
REPMATCH: ROBUST FEATURE MATCHING AND POSE FOR RECONSTRUCTING MODERN CITIES
两个核心部分，都没有开源，速度比较慢，核心使用的是ASIFT+高斯线性回归
项目主页：
代码主页：
https://github.com/seravee08/WideBaselineFeatureMatcher_PAMI
http://www.kind-of-works.com/code/repmatch_code_bf_small.zip
六、一些额外补充
除了单纯图像进行三维重建，还有一种激光加图像的三维重建-ToF，结构光
参考数目：
除了点云的表示方式，三维结构还有几种表示方式：
其中，马赛克像素的那个叫做octomap，用处大致是方便路径规划：
具体详细的信息，参考高翔博士的博客：
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5041142.html
