D3篇—— 

1. 连通区域算法（可以将 图像简化为二值图来考虑http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577）
2. 实现RANSAC的框架（MRPT写得是比较好的，注意每次此迭代后需要更新
3. 迭代次数。见libs/base/src/math/ransac.cpp）
4. Homography和Fundamentalmatrix的性质与区别
5. 简单实现cv::Mat()
6. 简述一下GN、LM等优化方法的区别
7. 推导一下卡尔曼滤波，描述一下粒子滤(http://blog.csdn.net/heyijia0327）
8. 描述一下SIFT或者SURF特征检测，匹配
9. 如何求解Ax=b (非迭代、迭代，其中非迭代的方法可以参考eigen手册，上面 列了一些(http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialLinearAlgebra.html)
10. 简述一下Bundle Adjustment的过程
11. 对熟悉的某一个开源SLAM，简述其流程