TSDF代码解析

原创 已于 2022-06-19 22:27:10 修改 · 781 阅读 · 2 ·
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于 2022-06-19 21:50:24 首次发布
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TSDF算法应用与源码详解
qq_52053775的博客
02-11 2464
1.原始图片；2.对应的深度信息；3.每张图的相机位姿；4.相机内参原始输入图像数据（就是一个场景多个视角拍摄的结果）输入图像的深度信息，位姿信息等（一般由相机得到，也可以通过算法得到）整体流程类似于TSDF的更新和组合的过程，一步步计算各个体素（位置的）TSDF值再把他们拼接起来。我们可以将各个体素看成是一个个积木，将积木拼接成一个整体。首先我们需要构建一大块空区域（不能太大，否则GPU显存不够）,因此，对于三维重建来说，室外场景比室内场景更难，因为室外场景的空间更大。
TSDF算法
zfjBIT的专栏
03-05 1433
基于Kinect的三维场景实时重建及相关技术研究_马银中 基于Kinect的三维重建与动作交互技术研究_杜海洋 基于Kinect的室内场景实时三维重建_丹熙方 、     ...
数据融合matlab代码-tsdf:tsdf
05-22
数据融合matlab代码多深度图的体积TSDF融合 更新：此代码的python版本同时具有CPU / GPU支持。 CUDA / C ++代码可将多个已注册的深度图融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体素体中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 14.04和16.04上测试。 寻找旧版本？ 看 。 变更记录 2017年11月1日。漏洞修复： tsdf2mesh.m现在可以在相机坐标而不是体素坐标中正确生成网格。 2017年10月30日。注意：在演示代码中更改了SaveVoxelGrid2SurfacePointCloud默认权重阈值，以允许仅使用一个深度框架创建点云可视化。 2017年8月30日。错误修复：在集成期间从曲面距离计算中删除不建议使用的偏移量。 要求 NVIDA GPU支持 （已通过OpenCV 2.4.11测试） 演示版 该演示将来自目录data/rgbd-frames 50个注册深度图融合到一个投影的TSDF体素体积中，并创建一个3D表面点云tsdf.ply ，可以使用像这样的3D查看器对其进行可视化。 注意：输入深度图应以以下格式保
MASt3R深度图融合：TSDF体积重建算法实现
最新发布
gitblog_00802的博客
10-16 331
在计算机视觉领域，深度图融合是三维重建的关键步骤。传统方法常因视角差异导致的噪声和不一致性，难以生成高质量三维模型。MASt3R（Grounding Image Matching in 3D with MASt3R）项目通过**TSDF（Truncated Signed Distance Function）体积重建算法**，实现了多视角深度图的精确融合，有效解决了这一痛点。本文将从算法原理、核心实...
TSDF学习
weixin_44299305的博客
12-16 1937
TSDF学习前言1.TSDF原理及流程2.关于Hashing Voxel 前言 目前效果较好的开源三维重建项目使用的方法主要分为：(1)基于体素(voxel)的重建方法;(2)基于面片(surfel)的重建方法。最近，对(1)方法相关的论文(Kinect-Fusion, Voxel-Hashing, Bundle-Fusion)进行了大致的理解和阅读，这里总结一下其中用到的主要算法TSDF,(Truncated Signed Distance Functions) 1.TSDF原理及流程 在Kinect-F
TSDF算法原理及源码解析
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chennuo0125的博客
02-01 1万+
先看效果 参考源码: https://github.com/andyzeng/tsdf-fusion-python 从图中可以看出，tsdf算法的重建效果还是不错的．该算法是很多牛掰3D重建算法的基础，例如:KinectFusion、InfiniTAM等.
【项目实战】三维重建：基于RGB-D数据集的TSDF算法
shinuone的博客
05-30 1万+
从理论到实战：详细介绍三维重建的基础知识 + TSDF算法原理 + 基于深度图的项目实战
TSDF三维重建
mxh3600的博客
05-23 1559
流程分析： 首先需要构建一大块空区域（不能太大，GPU放不下） 一般把这个大区域叫做volume 它有很多个小区域组成，每个角voxel(体素) 需要计算每个voxel的TSDF值及其权重 初始化操作： 一个三维的大区域(TSDF图)由LxWxH个三维小方块组成 其中每一个小方块的大小也是自己定义的，例如0.05mx0.05mx0.05m 5mx5mx5m的真实三维场景中有10^6个体素，计算量很大 一般都用GPU来算，CPU也可以，但是会很慢 要对每个体素计算什么呢？（一个体素的SDF值，
3D建模深度帧融合技术：tsdf-fusion方法解析
文件的名称暗示它包含一个主文件夹“tsdf-fusion-master”，这意味着它可能是一个项目或软件的主版本，包含所有相关的源代码、文档和可能的执行文件。 在IT知识的具体应用方面，TSDF融合技术能够对深度相机、激光...
单视图重建官方代码解析：突破2D图像遮挡难题
知识点详细解析: 1. 单视图重建技术 单视图重建是指利用计算机视觉技术，仅从一个2D视角的图像中推断出3D场景的结构。这种技术在3D建模、增强现实、机器人导航等领域有广泛的应用价值。在缺乏深度信息的情况下，单...
视觉SLAM小知识——TSDF值
大草坪
05-07 1291
3D-tsdf-fusion-python.zip
09-17
3D-tsdf-fusion-python.zip,python代码，用于将多个rgb-d图像融合到tsdf体素体积中。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。
tsdf-fusion-python：将多个RGB-D图像融合到TSDF体素卷中的Python代码
02-01
Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de
3D-tsdf-fusion.zip
09-17
3D-tsdf-fusion.zip,将多个深度帧融合到一个tsdf体素体素体积中。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。
voxblox论文翻译以及部分代码解析
qq_20184333的博客
03-30 1347
当我们专注于使用更大的体素大小来加速计算的时候，一个重要的需要考虑的就是如何使得新的扫描数据被整合到现有的体素网格中（voxel grid），对于大的体素（大约几十厘米）来自同一次扫描产生的数千个射线也许会映射到同一个voxel，我们利用这一点通过设计一个对每一个end voxel只执行一次光线投射的策略来显著提高速度。【投影映射】：把在可视区域内的体素投影到深度图里面，同时计算它的距离：在深度图中的值与体素中心的距离，这样做非常的快，但是在大的体素上会导致很严重的混叠效应。这儿的"三"和"两"不能搞混。
拆解KinectFusion算法之TSDF
u010244198的博客
04-15 1460
TSDF的全称是truncated signed distance function，这个算法的主要功能是为了融合(fusion)相机新观测到的深度信息或者说几何信息，当然也可以融合颜色信息甚至是其他的信息比如法向量和材质等等，总的来讲就是把时序上不断观测到的信息加权平均。 首先，要定义一个体素块的集合，这个体素就类比像素，体素是三维空间中承载一些数量值的最小单元。比如说每个体素块的尺寸选择为4mm，这里假定体素块是立方体，当然也可以是小长方体，另外假定每个坐标轴方向都是256个体素块，那么所有体素块就构成
TSDF-Fusion 开源项目教程
gitblog_00199的博客
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TSDF-Fusion 开源项目教程 项目介绍 TSDF-Fusion 是一个用于三维重建的开源项目，由 Andy Zeng 开发。TSDF（Truncated Signed Distance Function）融合技术是该项目的关键，它能够从多个视角的深度图像中重建出精确的三维模型。该项目主要用于机器人视觉、增强现实和虚拟现实等领域。 项目快速启动 环境准备 在开始之前，请确保您的系统已经安装了...
TSDF Overview
CG-SpatialAI
04-09 1084
Overview 欢迎访问 https://spatial-ai.net/tsdf-overview.html，持续更新。 SDF (Signed Distance Function) 描述的是点到面的距离，在面上为0，在面的一边为正，另一边为负。 TSDF (Truncated SDF) 只考虑面的邻域内的SDF值，邻域的最大值是max truncation的话，则实际距离会除以max truncation这个值，达到归一化的目的，所以TSDF的值在-1到+1之间。 算法逻辑 TSDF
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