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。

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。

开源的运动恢复结构（SfM）流水线，从多张照片自动重建三维场景和相机位姿，适合做摄影测量与三维建模。

基于 MASt3R 三维重建先验的实时稠密 SLAM 系统，能在单目视频流中同步完成相机位姿估计与稠密三维重建，适合机器人和 AR 场景。

从视频中估计相机位姿、深度和相机内参的 3D 感知引擎，为几何三维重建与空间理解提供基础数据。

基于 GTSAM 的端到端运动恢复结构（SfM）框架，从多视角图像中重建三维场景与相机位姿。

用提示（如稀疏深度点或相机位姿）引导单目深度估计，输出高精度、尺度一致的深度图，用于三维重建和机器人抓取。

面向随手拍摄的长视频，无需相机位姿即可稳健重建 3D 高斯泼溅场景，解决长序列位姿漂移和重建不稳的问题。

用 SfM 引导的单目深度估计做多视角三维重建，把稀疏重建的相机位姿和单目深度先验结合起来，提升复杂场景下的重建精度。

Objectron 是面向 3D 物体检测的数据集，包含约 1.5 万段以物体为中心的短视频和 400 万张标注图像，每帧都带 3D 包围盒和 AR 相机位姿，可用于训练从多视角估计物体位置、朝向和尺寸的模型。

用神经网络学习多视角一致的隐式场景表示，从一组图像中估计相机参数，实现无需传统匹配流程的稀疏重建与相机定位。

SPARF 是 CVPR 2023 的官方实现，用稀疏且带噪声的相机位姿训练神经辐射场，同时优化位姿，实现新视角合成。

用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。