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
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
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
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
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
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
选择建议
- 快速上手: 从OpenCV的相机标定和AprilTag开始，适合基础测量需求。
- 高精度工业场景: 尝试OpenStructuredLight或DLT。
- 动态环境: 使用ORB-SLAM3或VINS-Fusion（VINS-Fusion GitHub）。
- 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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