然而，由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及重要数学公式的的推导要求较高，其次，三维重建也有其应用上的痛点、难点，比如成本预算、大场景、物体运动、纹理缺失、暗环境等，因而其涉及的算法也多种多样。鉴于视觉三维重建学习相关教材寥寥无几，网上资料也比较零散，国内外几乎没有系统讲解三维重建相关的课程。

为此，3D视觉工坊推出了国内首个《彻底搞透基于colmap的视觉三维重建：原理剖析、代码讲解、及优化改进》，本课程是国内首个深入剖析colmap原理、代码讲解、并对开源代码进行优化改进的课程，由资深三维重建算法工程师主讲及指导。

开课时间：6月5号20点开课，课程历时4个月，一年内有效。

1、理工科相关专业，熟悉三维重建、线性代数、概率论等相关理论知识、有一定c++、python编程基础；

2、已经入门三维重建研究领域的本科、硕士及博士研究生；

3、希望通过此课程能够快速实现三维重建算法，并能在项目中应用的研究人员；

1、掌握视觉三维重建整个流程，对colmap框架能够有较深的理解，其它开源视觉框架也能快速着手。

2、掌握colmap中的多视图几何算法、光束法平差算法以及内在的实现技巧，为后续思考colmap框架的优化方法铺垫了夯实的基础。

3、锻炼举一反三能力，将colmap中的优秀算法融合到实际问题中，如恢复尺度、雷达和相机的标定等。

4、学会借鉴其它开源框架的优点，如openmvg、opensfm 等，将其原理融合到colmap 中。