入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验，以下是系统的学习路径和建议：
一、基础知识储备
1. 数学基础
- 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征分解（用于相机矩阵、变换矩阵推导）。
- 几何基础：三维几何（点、线、面的表示）、射影几何（单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵）、李群与李代数（SLAM中的位姿优化）。
- 概率与统计：贝叶斯估计、概率图模型（SLAM中的状态估计）、随机过程（滤波算法如卡尔曼滤波）。
- 微积分：梯度下降、优化理论（深度学习中的模型训练）。
2. 计算机视觉基础
