单目重建用于SLAM学习。加入深度图像

QT项目：人机对战围棋初版（支持提前计目）.zip

本代码是基于Qt5.9.1和Opencv3.3完成的标定，没有平台的限制我都把需要的东西考到一个目录底下了。所以直接就可以打开进行标定。

计算机视觉方向，单目/双目相机的详细标定原理以及图解，双目测距、三维重建 （世界坐标系到像素坐标系的转换，单目相机内外参数畸变系数的求解，单应性矩阵，双目标定，立体标定，立体校正，立体匹配，视差计算等）

ORBSLAM2在ubuntu20.04上运行，实时单目摄像头(适用高版本的PCL,OpenCV4.2.0等)-附件资源

数据结构(C++语言版 ) 第3版 邓俊辉 高清书签 附习题解析

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构；在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能；此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。

我在算法公司实习完成的一个项目介绍ppt，可以搭配yolo等算法做到测车距。

《Web安全深度剖析》是web安全领域一本经典的入门和提升的书籍。该pdf电子书的清晰度很好，而且含有目录，希望对你有所帮助

书名：Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging - 3rd Edition 作者: Thomas Luhmann,Stuart Robson,Stephen Kyle,Jan Boehm 简介：《近景摄影测量与三维成像》，书中对双目立体视觉系统做了精度分析。在一个三维测量项目中，如果采用立体视觉方案，首先，要根据测量需求（精度、测量范围、速度等），确定立体视觉的硬件方案。Thomas Luhmann在他的《Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging》（2014）中，给出立体视觉系统的简化分析方法。