基于平移和旋转的单目视觉三维重建的中期报告本文介绍了基于平移和旋转的单目视觉三维重建的中期进展报告。这种方法是通过使用一台移动相机来获取多个视角的图像，并结合计算机视觉和几何算法来重构三维场景。首先，我们使用标定板对相机进行标定，以获得相机的内部参数和外部参数。然后，我们使用基于特征匹配的方法来估计相邻视角之间的相对运动。具体来说，我们使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取关键点，并使用RANSAC（随机样本一致性）算法来排除误匹配。接下来，我们将相邻视角之间的相对运动转换为相邻视角之间的相对位姿，并使用三角测量方法将相邻视角之间的重叠区域恢复为三维点云。然后，我们使用非线性最小二乘方法来优化三维点云，以消除多个视角之间的重复部分和误差。最后，我们使用OpenGL来可视化重建的三维场景，并通过对比重建结果和真实场景进行定量分析，评估重建算法的精度和鲁棒性。目前，我们已经成功地实现了基于平移和旋转的单目视觉三维重建，并在一些基准数据集上进行了测试和评估。未来的工作将包括提高重建算法的鲁棒性和精度，并将其应用于实际场景中。