寫在前面
我們在「3D視覺從入門到精通」星球裏已經爲大家梳理了以下一些內容：
（一） 3D視覺學習路線
（二）線上視頻課程
（三）3D視覺頂會|期刊
（四）精華github資源
（五）往期帖子與問答彙總
（六）項目實戰
（七）公衆號文章彙總
（八）工具與課件
（九）項目對接與招聘信息
加入星球，即可與近千位同行業者一起交流學習。
隨着我們隊伍的不斷壯大，目前星球嘉賓及合夥人，主要包括多個大廠的計算機視覺算法工程師、深度學習算法工程師、結構光三維重建算法工程師、資深VSLAM算法工程師、3D視覺測量方向的點雲後處理資深算法工程師、標定算法工程師以及國內外知名高校博士等近10多位成員。星球主要關注3D視覺、vSLAM、三維重建、點雲處理、立體視覺、結構光、深度學習、計算機視覺和圖像處理等方向。日常分享各個領域的最新進展和經典論文，會員可以免費對嘉賓進行技術提問，完成一對一的指導解答，星球的初衷是讓更多的童鞋能夠儘快熟悉自己研究的3D視覺領域，少走一些彎路。
同時，我們的星球更是入駐了多個企業的創始人及CTO，包括：圖漾科技、鐳神科技、中科慧眼等，表現優秀的學員，我們直接可以內推到企業。
目前我們的星球嘉賓已經陸續爲我們的星球成員帶去了線上課程，包括：基於深度學習物體抓取位置估計、相機標定的基本原理與經驗分享...後期會陸續針對星球裏的內容，進行進一步講解與指導。
正文
我們生活在三維空間中，如何智能地感知和探索外部環境一直是個熱點難題。2D視覺技術藉助強大的計算機視覺和深度學習算法取得了超越人類認知的成就，而3D視覺則因爲算法建模和環境依賴等問題，一直處於正在研究的前沿。近年來，3D視覺技術快速發展，並開始結合深度學習算法，在智能製造、自動駕駛、AR/VR、SLAM、無人機、三維重建、人臉識別等領域取得了優異的效果。
3D視覺是計算機視覺的終極體現形式
2D視覺技術主要在二維空間下完成工作，三維信息基本上沒有得到任何利用，而三維信息才真正能夠反映物體和環境的狀態，也更接近人類的感知模式。近年來，學術界和工業界推出了一系列優秀的算法和產品，被廣泛應用到各個領域。
學術界：CVPR、ECCV、ICCV三大頂會每年和3D視覺相關主題的文章數量保持在十分之一左右，主要關注3D點雲的識別與分割、單目圖像深度圖的生成、3D物體檢測、語義SLAM、三維重建、結構光等。
3D視覺是一個範圍較廣的概念，涉及到硬件選型、離散數學、非線性優化、最優化理論、矩陣論、多視圖幾何、空間變換、點雲處理、計算機視覺、SLAM、深度學習等相關知識點，對初學者來說，幾乎沒有一個完整明確的學習路線可以參考，入門較爲困難，難以深入，許多人走了很多彎路還是沒有取得較好結果。然而，有價值的東西一般都很難，如果能夠完全掌握，一定會非常有競爭力。
目前關於3D視覺的書籍和論文過於零散，初學者很難掌握關鍵知識點，而且對於一些算法，不能夠真正理解，許多人因爲較高門檻以及不正確的學習方式，最終選擇了放棄，錯過了讓自己升值的機會。
那麼，如何更好地入門且系統化學習3D視覺呢？
首先，我們先來看看入門3D視覺需要哪些知識，以及3D視覺的知識體系包含哪些。
基於3D視覺領域缺少完整的知識路線，我和幾個朋友共同完成了3D視覺技術學習路線總結，並以思維導圖的形式呈現出來，主要包括0~16個小結，其中每個小結代表特定區域的知識點。學習路線的總結，需要較寬的知識面，由於自身有一定的知識盲區，若有缺漏之處還望指出，後續將會不斷更新維護該學習路線~
從入門到進階學習3D視覺核心技術，掃描入羣，3天內無條件退款
學習切忌單打獨鬥，越早越有優勢，羣裏有高質量教程資料、答疑解惑、項目實戰等，優質圈子助你高效解決問題，少走彎路，快速入門。
「3D視覺從入門到精通」知識星球
星球是目前唯一以3D視覺系統化學習爲主題的高質量知識星球，目前已經有近1000+的小夥伴進入學習。主要有以下幾個亮點：
1、星主及合夥人共同答疑。星球的合夥人先後就職於國內知名研究機構、自動駕駛公司、海康研究院，主要研究方向爲深度學習、目標檢測、語義分割、圖像處理、自動駕駛感知算法，同時也是CSDN博客專家。星主先後任職於國內知名研究院、知名大廠，一直致力於3D視覺算法、VSLAM算法的開發，涉及相機標定、手眼標定、結構光視覺、點雲後處理、編程優化等相關領域的研究。對於星球裏的提問，將由星球和合夥人協同作答，星球成員一起探討，直至得到最佳解。
2、技術介紹不枯燥、詳細且有趣。該系列以最基礎的知識開始介紹，單個帖子介紹一個具體的知識點，儘量做到圖文並茂，生動有趣，並將結合視頻課程，對3D視覺的每個重要技術細節一點點深挖。平時再忙沒關係，業餘時間可以反覆觀看。（從加入起，有效期一年，到期後，之前已發佈內容仍可查看）。
3、技術內容重實踐、實操性強。筆者及合夥人會根據不同的知識點設計一些可實踐性的練習題，俗話說，實踐出真知，只有在實踐中獲得的認知纔是最真切的，假以時日，高效提升解決問題的能力纔是王道。
4、精選3D視覺項目常見問題。3D視覺理論到產品落地，這中間會涉及方方面面的細節問題，比如編程優化加速、相機硬件選型、編程工具等，這些是一個優秀開發者需要具備的綜合技能。筆者與合夥人會結合各自的項目經歷做定期分享，幫助大家提升綜合能力。
5、高質量的交流、討論、學習社區。星球內所有成員都可以進行發佈問題、分享知識、上傳資源、點贊、留言、評論等操作。對於小夥伴提出的問題，我們大家皆可以參與交流、討論。所有的交流討論及問題、資源分享等，星主都將會定期整理，方便日後快速查詢。小夥伴們在學習或者項目中遇到問題都可以在星球裏免費提問，星主看到後及時答疑解惑。
尾註
1、 新進星球的同學請查看置頂帖子「內容快速導航」，儘早跟上節奏。我們將隔一段時間對星球裏的知識點和帖子進行整理，更新，所以大家務必請關注置頂帖子。
2、 對於星球裏的某些知識點，比如Git和CMakeLists.txt的學習與使用等，星主小凡近期正與合夥人Tom Hardy籌劃錄製視頻，進行細緻講解，一期真正有效地幫助大家提高。
3、 本課程的優勢：
會逐步增加針對性練習題。由於3D視覺知識點居多，並且對於常見知識點也是面試時考官經常會刁難的點，比如相機標定。有哪些常見的標定板？對於角點檢測，目前有哪些檢測算子？對於不同的靶標，目前能達到多高的精度等？相機的標定精度影響因素有哪些？對於針孔模型與魚眼模型的標定原理是否相同？
逐步完善3D視覺的每個重要知識點。鑑於星球裏截止目前已經分享了近1000+帖子，涉及圖像處理、編程調試技巧、點雲後處理、針孔模型及魚眼鏡頭標定、讀書心得、項目實戰等，以後會不間斷增加其他知識點，比如三維重建、Git的使用技巧等。
對於擇業、研究方向選擇等問題，星球裏都可以免費提問。
知識星球需付費，越早越優惠。學習切忌單打獨鬥，一個優質的學習圈子助你快速入門、高效解決問題，少走彎路。只要每天不到幾毛錢，即可把握住時代的風口，與優秀的小夥伴一起交流、進步，爲就業增添砝碼。掃一掃即可加入3D視覺學習圈~
下面是星球內部交流討論部分截圖：
如果沒有考慮好是否加入星球也沒關係，可以關注公衆號「3D視覺工坊」，公衆號裏也有大量的3D視覺相關的高質量文章，都可以無限次免費閱讀~
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我們也有交流羣~
歡迎加入我們公衆號讀者羣一起和同行交流，目前有3D視覺、深度學習、SLAM、三維重建、點雲後處理、圖像處理、手眼標定、自動駕駛、位姿估計、OpenCV研習、三維測量、3D人臉識別、機器人抓取、相機標定、AR/VR、AI求職交流、硬件選型交流、3D學術交流等微信羣，請掃描下面微信號加羣，備註：”研究方向+學校/公司+暱稱“，例如：”3D視覺 + 上海交大 + 靜靜“。請按照格式備註，否則不予通過。添加成功後會根據研究方向邀請進去相關微信羣。
