国内三维重建发展历程

国内三维重建技术的发展历程可以追溯到上世纪90年代，随着计算机图形学、图像处理以及传感器技术的进步，其发展大致经历了以下几个阶段：

1. **早期研究期**（约1990-2005年）：在这个时期，研究人员开始探索基于二维图片的三维重建技术，如结构光法、立体视觉等，通过匹配算法和数学模型构建简单的几何模型。

2. **数字化遗产保护**（2000年代中期-2010年代初）：随着文化遗产保护的需求增加，应用范围逐渐扩大，利用无人机、激光扫描仪等设备获取大量数据，并采用GIS技术和多源数据融合进行三维建模。

3. **遥感大数据时代**（2010年代至今）：卫星遥感、无人机航拍等高分辨率影像的大规模应用，推动了大规模地理空间数据的处理和三维重构，如Google Earth等平台实现了全球尺度的实时三维地图。

4. **人工智能与深度学习**（2010年代后期至今）：引入深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），使得三维重建的自动化程度大大提高，比如自动生成高精度的建筑模型和服务行业的人脸识别。

5. **增强现实与虚拟现实**：三维重建技术与AR/VR结合，为游戏、教育、娱乐等领域提供了更沉浸式的体验。

相关问题

三维重建早期发展历程

### 三维重建技术的早期发展历程

在20世纪90年代，一些先前的研究课题得到了更多的关注，并有助于取得更好的成果来构建该技术的实际模型[^1]。这些研究对于理解相机校准至关重要，特别是通过投影3D重建获得更深入的理解。

#### 投影3D重建的重要性
为了更好地理解和实现三维空间中的物体表示，研究人员开发了多种方法来进行项目式3D重构。这种方法不仅提高了对摄像机参数的认识水平，还促进了图像处理领域内其他相关算法的发展，比如各种图割技术被用来解决图像校正问题。

#### 图像校准的技术进步
随着计算能力的增长以及新理论框架的支持，在这一时期出现了许多创新性的解决方案用于提高图像质量及其准确性。例如，利用不同的优化策略和数学工具可以有效地调整镜头畸变等问题，从而使得最终生成的三维模型更加精确可靠。

#### 面部识别里程碑
值得注意的是，在这个十年间计算机科学史上也达到了一个重要里程碑——面部识别首次借助于计算机视觉技术得以实现并应用到实际场景当中去。这标志着机器感知人类特征方面取得了显著进展，同时也为后续更多复杂任务奠定了坚实基础。

import numpy as np
from skimage import io, transform

def load_image(file_path):
    """加载图片"""
    img = io.imread(file_path)
    return img

def apply_projective_transform(image, src_points, dst_points):
    """应用投影变换"""
    tform = transform.ProjectiveTransform()
    tform.estimate(src_points, dst_points)
    warped = transform.warp(image, tform.inverse)
    return warped