三维重建 3D reconstruction实用算法

摘自：https://mp.weixin.qq.com/s/7U4yOwkxwOmiNEn_XAUsTQ
1.KinectFusion（2011）
不需要RGB图而只用深度图的情况下就能实时地建立三维模型。KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建，在当时是非常有影响力的工作，它极大的推动了实时稠密三维重建的商业化进程.
KinectFusion之后，陆续出现了Kintinuous，ElasticFusion，ElasticReconstruction，DynamicFusion，InfiniTAM，BundleFusion等非常优秀的工作。其中2017年斯坦福大学提出的BundleFusion算法，据说是目前基于RGB-D相机进行稠密三维重建效果最好的方法。

2.Kintinuous和ElasticFusion
Kintinuous GitHub代码：https://github.com/mp3guy/Kintinuous
ElasticFusion GitHub代码：https://github.com/mp3guy/ElasticFusion

3.ElasticReconstruction
项目官网：http://qianyi.info/scene.html
GitHub代码：https://github.com/qianyizh/ElasticReconstruction

4.InfiniTAM
InfiniTAM提供Linux，iOS，Android平台版本，CPU可以实时重建。
官网：http://www.robots.ox.ac.uk/~victor/infinitam/
GitHub代码：https://github.com/victorprad/InfiniTAM

5.DynamicFusion
官网：https://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion/
代码：https://github.com/mihaibujanca/dynamicfusion

6.BundleFusion
官网：http://graphics.stanford.edu/projects/bundlefusion/
论文：https://arxiv.org/pdf/1604.01093.pdf
代码：https://github.com/niessner/BundleFusion