[md]### **1. 基础视觉处理库**
* **OpenCV**
* **简介**: 计算机视觉基础库，包含相机标定、特征提取、立体匹配、图像处理等核心功能。
* **适用场景**: 相机标定、2D/3D几何测量、物体尺寸估算。
* **链接**: OpenCV GitHub
* **工具推荐**:
* `findChessboardCorners`（棋盘格标定）
* `solvePnP`（3D-2D位姿估计）
* `stereoCalibrate`（双目相机标定）
* **PCL (Point Cloud Library)**
* **简介**: 点云处理库，支持3D点云配准、分割、表面重建。
* **适用场景**: 3D扫描、工业零件尺寸测量。
* **链接**: PCL GitHub
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### **2. 三维重建与SLAM**
* **COLMAP**
* **简介**: 基于多视图几何的三维重建工具，支持稀疏/稠密点云生成。
* **适用场景**: 从图像序列重建物体或场景的3D模型并测量尺寸。
* **链接**: COLMAP GitHub
* **OpenMVG (Multiple View Geometry)**
* **简介**: 多视图几何库，提供SfM（Structure from Motion）流程。
* **适用场景**: 相机位姿估计、场景3D点云生成。
* **链接**: OpenMVG GitHub
* **ORB-SLAM3**
* **简介**: 实时SLAM系统，支持单目、双目和RGB-D相机。
* **适用场景**: 动态环境中的实时定位与地图重建。
* **链接**: ORB-SLAM3 GitHub
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### **3. 工业检测与高精度测量**
* **DLT (Direct Linear Transform)**
* **简介**: 基于多目相机的标定与测量工具，适合高精度需求。
* **链接**: DLT GitHub
* **OpenStructuredLight**
* **简介**: 结构光扫描系统，用于高精度3D表面重建。
* **适用场景**: 工业零件表面缺陷检测、逆向工程。
* **链接**: OpenStructuredLight GitHub
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### **4. 深度学习与单目测距**
* **MiDaS (Monocular Depth Estimation)**
* **简介**: 单目深度估计模型，可直接从单张图像预测深度图。
* **适用场景**: 单目相机的物体距离估算。
* **链接**: MiDaS GitHub
* **DeepLabCut**
* **简介**: 基于深度学习的姿态估计工具，可用于动物或人体关键点追踪。
* **适用场景**: 生物医学中的运动轨迹测量。
* **链接**: DeepLabCut GitHub
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### **5. 标定工具与数据集**
* **Kalibr**
* **简介**: 多传感器标定工具（相机+IMU/激光雷达）。
* **适用场景**: 自动驾驶或机器人中的多传感器融合标定。
* **链接**: Kalibr GitHub
* **AprilTag**
* **简介**: 高鲁棒性的二维码标记系统，用于相机位姿估计。
* **适用场景**: 实验室环境中的精准标定与追踪。
* **链接**: AprilTag GitHub
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### **6. 实践案例与教程**
* **Camera Calibration Tutorial**
* **简介**: OpenCV官方相机标定教程（含代码）。
* **链接**: OpenCV Calibration Docs
* **Stereo Vision Tutorial**
* **简介**: 双目立体视觉测距的完整实现（Python/C++）。
* **链接**: Stereo Vision Guide
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### **选择建议**
1. **快速上手**: 从OpenCV的相机标定和AprilTag开始，适合基础测量需求。
2. **高精度工业场景**: 尝试OpenStructuredLight或DLT。
3. **动态环境**: 使用ORB-SLAM3或VINS-Fusion（VINS-Fusion GitHub）。
4. **学术研究**: COLMAP+OpenMVG组合适合多视图几何分析。
如果需要更具体的推荐，可以提供你的应用场景（如工业检测、机器人导航、生物医学等）和技术栈（Python/C++/ROS），我会进一步补充！
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