三维视觉

立体视觉和图像流的结合算法，挺适合做运动估计或者三维重建方向的朋友。算法的核心思想就是，把立体匹配和光流估计放进一个协同网络里跑，彼此之间还能互通信息，一起做去模糊，效果比单打独斗强多了。网络里一共四个子进程，两个负责立体视差，两个搞图像流，一起在一个松弛优化的框架里，根据三维连续性来挑“靠谱”的匹配结果。实际跑过一些数据集，出来的结果也挺不错，噪声少，结构还原度高。这个方法比较适合你手头有连续立体图像对的时候，比如用在自动驾驶模拟数据、双目相机视频帧上都还蛮合适的。尤其是那种光照变化或纹理重复多的场景，靠单纯立体匹配就挺吃力了，用上运动线索就好多了。对了，文末还推荐了不少延伸阅读，像是基于

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

MATLAB三维曲线绘制指令 plot3 plot3 函数用于在 MATLAB 中绘制三维曲线。其调用格式如下： plot3(X,Y,Z)：绘制由向量 X、Y 和 Z 定义的三维曲线。 plot3(X,Y,Z,'String')：使用指定的线型、标记和颜色绘制曲线，格式与 plot 函数相同。 plot3(X1,Y1,Z1,'String1',X2,Y2,Z2,'String2',...)：在同一图形窗口中绘制多条三维曲线，每组 X、Y、Z 和 String 参数定义一条曲线。 注意： plot3 函数的用法与 plot 函数基本相同，只是增加了 Z 坐标参数。

计算机视觉三维重建是计算机视觉领域的重要分支，涉及点云重建、模型转换和网格生成等方面。点云重建通过扫描物体表面获取数据，并通过插值等方法重建出三维模型。模型转换实现不同坐标系间的数据共享，网格生成则转换点云数据为三角形网格，方便后续处理。该技术在图像处理、机器人和医疗等领域广泛应用，提高准确性和效率。未来，技术发展将提高精度和速度，应对复杂挑战，拓展应用范围。

利用 MATLAB 构建三维可视化，探索复杂数据集的空间关系。

Matlab三维线图绘制 plot3 函数是Matlab中绘制三维线图的基本指令，其调用格式如下： plot3(x,y,z) x, y, z 是长度相同的向量，分别表示三维线图中每个点的x, y, z坐标值。 plot3(X,Y,Z) X, Y, Z 是维数相同的矩阵，矩阵的每一列对应三维线图中的一条线。 plot3(x,y,z,s) s是控制线型、颜色、标记等样式的开关量。 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 可以绘制多条三维线，每条线可以使用不同的样式。

三维 GIS 应用的 ArcGIS 课件，内容比较全，主要讲了三维场景的构建、地形渲染和空间。文件结构清晰，PPT 配图也还不错，适合入门和复习用。 三维 GIS 的 ArcGIS 课件，讲的东西挺全，像三维地形建模、空间可视化、模型符号化这些都涵盖了。适合刚入坑或者想补基础的朋友，内容不深，但实用。 课件中还提到了ArcScene和ArcGlobe的差异，比如场景方式、性能优化啥的。这部分对做可视化项目比较有，尤其是城市级别的三维展示。 如果你刚接触三维 GIS，建议配合下面几个资源一起看，像MATLAB 三维曲线绘制、三维数据可视化，还能顺带了解DEM和线图的可视表现。 嗯，用的时候记得看

三维模型中常见的大象obj格式文件，可使用Matlab进行可视化研究。

条件均值函数同方差：E(y|x) = x异方差：E(y|x) = x，Var(y|x) = σi^2 误差项生成误差项均值为 0，方差从 1 到 5 三维图绘制条件分布密度函数值 f，以 x 和 y 为自变量绘制三维图

Matlab 里画三维曲面，mesh和surf这两个函数还挺实用的，尤其是你想快速搞个可视化图出来的时候。先生成网格数据，一般用meshgrid就够用了，写法也清爽。像x = 2:6配上y = (3:8)'，一行[X, Y] = meshgrid(x, y)，就能拿到你要的X和Y矩阵，接下来想画啥都方便了。