基于MVS的三维重建算法学习笔记（一）
本资源文档深入介绍了多视图立体（MVS）三维重建的基础知识与实践指导，特别是针对OpenMVS开源框架的配置与使用。MVS技术是一种强大的计算机视觉手段，旨在从多角度图像中构建高度详细化的三维模型，广泛应用于考古、城市建模、游戏开发等多个领域。本笔记适合对三维重建感兴趣的开发者和研究人员。
概述
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MVS简介：多视图立体视觉是一种稠密重建技术，相对于稀疏重建（如SFM），MVS关注于从图像集合中恢复大部分像素的空间位置，创建连续且详尽的3D场景。
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核心概念：讨论了光度一致性、立体匹配等关键概念，解释了如何通过图像间的对比度和相似性识别场景中的三维点。
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OpenMVS框架：介绍了一个成熟的MVS解决方案——OpenMVS，该框架不仅提供了完整的三维重建流程，还包括相机模型、立体几何处理、稠密重建、曲面重构、纹理映射等功能。
安装与配置
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环境需求：适合那些想要在Ubuntu 18.04环境下搭建OpenMVS的读者，详细列出了从依赖库安装（如Eigen、Boost、OpenCV、CGAL等）到OpenMVS本身的编译和安装步骤。
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步骤说明：每一步都有简明的操作指南，包括可能遇到的问题与解决办法，确保新手也能顺利完成环境配置。
实践操作
- 测试与应用：展示了如何利用OpenMVS执行稠密重建、曲面重建、网格优化和纹理贴图等操作，提供了从数据预处理到最终三维模型生成的完整流程。
学习价值
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对于初学者，这份笔记是一个宝贵的学习资源，它不仅仅涵盖了理论知识，也包括了实践操作的详细指导，帮助读者快速上手MVS技术和OpenMVS工具。
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对于已经有一定基础的研究者，它同样是一个很好的参考资料，提供了最新的开源库使用技巧和行业标准流程。
通过本资源，您将能够理解MVS的基本原理，并掌握使用OpenMVS进行三维重建的实际技能，是探索三维重建领域的理想起点。