多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。

从多张照片重建三维场景的 C++ 工具，集成了运动恢复结构（SfM）和多视图立体（MVS），可输出相机位姿与稠密点云。

LightGlue 是一个基于 Transformer 的轻量级局部特征匹配网络，速度快、精度高，适合 SLAM、三维重建和位姿估计等需要实时图像匹配的场景。

RoMa 是 CVPR 2024 提出的鲁棒稠密特征匹配器，能为几乎任意图像对估计像素级稠密形变和可靠的匹配置信度，用于 3D 重建等任务。

一套用 C++ 上手和实验 SLAM 的工具集，涵盖特征匹配、因子图优化、回环检测与三维可视化，方便快速搭建和调试视觉 SLAM 原型。

AirSLAM 是面向视觉定位的 SLAM 系统，融合 SuperPoint 与 SuperGlue 做特征提取和匹配，为机器人在未知环境中提供实时位姿估计与建图。

快速、鲁棒且可扩展的点云配准库，支持 LiDAR、RGB-D 等 3D 数据，并提供 ROS2 SLAM 示例，用于解决三维建图与定位中的配准问题。

无需实例或类别级 3D 模型，就能对未见过的物体做 6D 位姿跟踪，靠在线重建和特征匹配解决新物体操作中的定位问题。