图像三维重建第七期-Real-time Non-rigid Reconstruction using an RGB-D Camera

最新推荐文章于 2025-06-30 12:14:00 发布
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本文介绍了一种结合硬件和软件的解决方案，用于实时重建无标记的非刚性形变目标。系统采用自包含立体相机单元，适用于任意形状的目标，实现了成品级别的实时重建效果。

论文链接

效果图

摘要

我们展示一个结合硬件和软件来解决无标记重建非刚性形变目标，对于任意形状实时实现。我们的系统使用了一个简单自包含立体相机单元建造从成品的组成和消费

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基于双目视觉的深度图和三维重建
12-12
基于双目视觉的深度计算和三维重建，代码我自己用过，绝对没问题
结构光深度图像获取和处理与三维重建研究
06-08
结构光深度图像获取和处理与三维重建研究
RGB图像重建非刚性物体三维形状（CVPR）
3D视觉工坊
02-01 996
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达项目、论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「RGB图像重建」，即可直接下载。概述动物在自然界中广泛存在，分析它们的形状和运动...
AI论文探讨室·A+·第19期 Real-time Non-rigid Reconstruction using an RGB-D Camera
CSS360的博客
01-03 569
论文主页 效果展示 左上：先进行刚性目标扫描，得到一个初始模板。左下：使用作者提出的方法形变模板来跟踪目标。中上行：展示在上肢、脸、手图像被捕捉在不同的姿态，并且它们是形变的。最下面一行：展示对应的颜色和深度数据进行重建mesh。 摘要 本论文提出一个硬件与软件结合的方案来解决非刚性目标的实时重建。该系统使用一个自制的立体相机，该相机是由现成设备以及消费级的图像...
real-time RGB-D camera relocalization
十年磨一剑
04-18 399
每个fern 能产生n位的编码, 每位的编码通过比较 像素的某一属性与threshold的大小来确定, 大于等于即为1, 小于即为0, 见公式(1), 这里每个fern为4位, 分别对R,G,B,D通道进行检测 m个fern, 即可以随机选择m个像素点 然后用T_F来记录帧对应于该fern的编码 表示在m个fern中, 帧I和帧J在qIJ中编码一致, 那么它们的不相似度则可以通过公式(3)来算 ...
DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid scenes in real-time
十年磨一剑
11-08 2971
1) 3.1 Nwarpt={dgv,dgw,dgse3}t" role="presentation">Ntwarp={dgv,dgw,dgse3}tNwarpt={dgv,dgw,dgse3}tN^t_{warp} = \{dg_v, dg_w, dg_{se3}\}_t dgv" role="presentation">dgvdgvdg_v表示该点canonica
图像三维重建专题第五期-Robust Non-Rigid Motion Tracking and Surface Reconstruction Using L0 Regularization
CSS360的博客
08-25 561
论文链接 摘要 我们展示了一个新的运动跟踪技术来增强重建非刚体几何和运动从一个视角深度输入在一个消费级深度传感器。这个观点是基于观察大部分非刚体运动（尤其是人体相关运动）内在参与运动子空间。为凸显这个优点，我们提出了新的L0基于运动正则化使用一个迭代优化，来清晰的约束局部形变在有关节结构上，导致减少解决空间和物理可信形变。这个L0策略是融合到可用的非刚体运行跟踪流程中，逐渐提取关...
【动态SLAM】动态场景下实时三维重建论文汇总
Mr Qin的博客
08-16 7861
文章目录实时三维重建介绍动态环境下三维重建论文汇总1. DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Time2. Co-Fusion: Real-time Segmentation, Tracking and Fusion of Multiple Objects3. Fast Odometry and Scene Flow from RGB-D Cameras based on Geometric Cluste
人体三维重建【文章汇总】Humans
zik的博客
07-03 2557
PA-MPJPE则是在计算误差之前，首先对预测的姿态进行了最佳比例的刚体变换（包括旋转、平移和缩放），这一过程通常通过Procrustes分析实现，目的是为了消除全局旋转和平移的影响，以及可能的比例差异，从而更加专注于评估姿态结构本身的准确性。PCK指标计算的是被正确检测出的关键点数量占总关键点数量的百分比，这里的“正确检测”指的是预测的关键点位置与真实位置之间的距离小于或等于一个给定的误差阈值（通常以关节或者像素为单位）。：对每个关节的位置序列进行一阶微分，得到各个关节的速度随时间的变化情况。
KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking
成长之路，不畏荆棘
08-12 1606
Kinect-Fusion论文中英文对照，存在很多不妥之处，敬请谅解
关节物体理解论文列表（关节估计，三维重建）（Articulated Objects Understanding）
weixin_41947885的博客
11-28 2634
关节物体（Articulated Objects）是由一系列关节（joint）和连杆（link）组成的物体，比如眼镜（镜身+两个镜腿）、笔记本电脑（屏幕+键盘）、抽屉（柜体+若干个抽屉）。在图形学和机器人学领域，这类物体都是重点研究的对象。图形学往往从三维重建（Reconstruction）的角度出发，而机器人学则关注这类物体的运动学结构（Kinematic Structure）以及如何与其交互（Manipulation）。近年来，相关研究开始关注带有运动学结构的三维重建（Digital Twins）。
SLAM_怎么评价slam建图效果
惊鸿一博
03-21 8939
问题：请问怎么评价slam建图效果，ATE RMSE，RPE RMSE等指标能间接说明不同slam算法建图效果好坏吗，谢谢！ 感谢提问！我对这个问题也非常感兴趣，所以花了一点时间做了些调查。由于知识星球对富格式文本支持不太好，支持添加到图片个数也十分有限，我把完整的回答内容放在了附图中。 ---- 这里的“slam建图”我理解为类似RGB-D SLAM所进行的稠密建图哈。 第一个问题：“ATE RMSE，RPE RMSE等指标能间接说明不同slam算法建图效果好坏吗?” 是的。 文献[4]中在评估轨迹
Real-Time Plane Segmentation using RGB-D Cameras
qq_43200940的博客
10-10 1006
对周围环境的实时三维感知是移动服务机器人在家庭环境中可靠、安全应用的重要前提。使用RGB-D相机，我们提出了一个以高达30Hz的帧率获取和处理3D(语义)信息的系统，允许移动机器人可靠地检测障碍，分割可抓取的对象和支撑表面以及整个场景几何形状。利用积分图像，我们计算局部表面法线。然后在法空间和球坐标中对这些点进行聚类、分割和分类。该系统在真实家庭环境中的不同设置中进行了测试。
图像三维重建专题第二期-DynamicFusion详讲
CSS360的博客
08-20 975
论文链接 摘要
三维图像重建技术深度剖析
最新发布
weixin_30598047的博客
06-30 995
分层重建技术是一种图像处理方法，它通过逐层分析和处理图像数据来重建原始图像或场景。这种方法允许处理更复杂的问题，并且能够逐渐提升处理质量。它包括图像的预处理、特征提取、图像分割、重建和后处理等步骤。在图像处理中，分层重建技术能够在保持细节信息的同时提高图像的清晰度和对比度，尤其适用于处理噪声较多或特征复杂的图像数据。结构光技术是一种通过特定模式的光结构投射到物体表面上，并通过分析物体表面的变形来获取物体三维信息的技术。它广泛应用于三维建模、工业检测、生物医学等领域。
【深度学习基础知识 - 29】基于深度图的三维重建概述
yanyuxiangtoday的博客
08-22 4569
三维重建是计算机视觉立体几何方向的主要任务，本文会对基于深度图的三维重建流程做一个简单概述。 1. 获取深度图以及尺度信息 第一步，是获取深度图以及尺度信息，如果是结构化的双目相机，就可以直接通过深度估计得到尺度关系，如果是多视角相机，就可以通过深度估计加上相机位姿估计得到尺度关系。 关于其他深度估计的方法，可以参考我的另一篇文章深度估计概述。 2. 将像素坐标转换为世界坐标 像素坐标通过相机的内参矩阵以及第一步获得的尺度关系，可以直接得到基于这个相机的世界坐标信息。 更多细节可以参考我的另一篇文章相
浅谈如何基于深度方法进行三维重建
CV_Autobot的博客
08-17 2360
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！在过去的两个半月，我对于三维重建这个新领域进行了详细的学习。初学时候还是遇到了很多细节问题，比如怎么进行二维点到三维点的转换，...
通过Kinect提取图像和深度信息进行三维点云重建matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-09 1685
Kinect是微软公司开发的一种运动感应输入设备，最初设计用于微软的Xbox 360和Xbox One游戏控制台，后来也推出了Windows PC版本。Kinect允许用户通过身体动作、语音命令和手势来与计算机或游戏机交互，而无需使用传统的游戏控制器。Kinect是一款由微软开发的传感器设备，主要用于捕捉环境的深度信息和RGB图像，广泛应用于三维重建、人体动作识别、游戏交互等领域。
深度学习多图像三维重建综述总结
weixin_56337944的博客
04-14 1763
1. 引言核心问题：从单张或多张图像中重建三维场景是计算机视觉的经典问题，但受限于数学上的病态性（ill-posed），需依赖多视图几何约束或先验知识。深度学习的作用：通过端到端训练，学习复杂特征和语义信息，显著提升了传统方法的性能。分类：论文将现有工作分为四类：双目立体三维重建（两校准图像输入）多视角立体三维重建（多校准相机图像输入）以物体为中心的三维重建（未校准相机，聚焦单个物体）基于SLAM的三维重建（实时增量式重建）2. 双目立体三维重建核心任务。
《DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-Rigid Scenes in Real-Time》
03-21
DynamicFusion是由Richard Newcombe等人在2015年提出的，应该属于SLAM和三维重建领域的重要工作。主要贡献是首次实现了非刚性场景的实时三维重建，结合了深度相机（比如Kinect）的数据和动态变形场的估计。 接下来...
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