SDM-UniPS-CVPR2023：实现高质量三维表面重建的通用光度立体技术

SDM-UniPS-CVPR2023：实现高质量三维表面重建的通用光度立体技术

SDM-UniPS-CVPR2023 Official pytorch repository for Scalable, Detailed and Mask-free Universal Photometric Stereo (CVPR2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDM-UniPS-CVPR2023

项目介绍

SDM-UniPS-CVPR2023 是一种 Scalable, Detailed, and Mask-Free 的通用光度立体（Universal Photometric Stereo, UniPS）网络方法。该方法能够从未知、空间变化的照明条件下捕捉的图像中，恢复出极为精细的表面法线图，其质量堪比3D扫描仪。该项目由日本国立信息学研究所的Satoshi Ikehata主导，并在2023年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表。

项目技术分析

SDM-UniPS 技术的核心在于其通用性和无需额外掩膜的便捷性。不同于传统的光度立体方法，它不需要特定的物理照明模型，可以在任意照明变化条件下，针对具有不同形状和材料特性的物体进行有效的表面重建。项目提供的模型不仅能够估计法线图，还可以估计BRDF参数（基础色、粗糙度和金属度）。此外，项目还提供了根据恢复的法线和BRDF参数，在新的方向光源下渲染视频帧的代码。

项目技术应用场景

SDM-UniPS 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 室内外物体表面细节的精确重建。
• 远程物体的三维形状和材料属性的无接触测量。
• 虚拟现实和增强现实中的实时物体渲染。

项目特点

以下是SDM-UniPS项目的几个主要特点：

1. 可扩展性：通过使用创新的尺度不变特性，SDM-UniPS能够在不同分辨率的图像上，以恒定的GPU内存消耗进行正常和BRDF估计。

2. 细节性：该方法能够恢复出与3D扫描相媲美的精细表面法线图。

3. 无需掩膜：与许多其他方法不同，SDM-UniPS不需要为物体生成额外的掩膜，从而简化了数据处理流程。

4. 通用性：它不受特定物理照明模型的限制，适用于各种形状和材料类型的物体。

5. 创新性：项目提供了一种无需额外工具即可进行视频渲染的方法，使用户能够基于恢复的参数在新光源下重新照明物体。

接下来，我们将详细探讨SDM-UniPS的技术优势和应用步骤，帮助读者更好地理解和利用这个强大的开源项目。

安装和使用

使用SDM-UniPS之前，用户需要安装Python 3、PyTorch、OpenCV、Einops和imageio等依赖项。数据采集阶段，用户需要在不同任意照明条件下捕捉物体的多张图像。项目提供了详尽的步骤说明，包括如何恢复表面法线图和BRDF参数，以及如何基于这些参数进行新光源下的视频渲染。

性能评估

在DiLiGenT基准测试中，SDM-UniPS展现出了优异的性能，能够准确预测表面法线图，并通过自动计算平均角误差来评估其准确性。

注意事项

最后，需要注意的是，此代码库仅供测试使用，作者不打算公开训练脚本和训练数据。此外，项目遵循MIT许可，但禁止用于商业目的。

总之，SDM-UniPS-CVPR2023项目为学术界和工业界提供了一种高效、强大的三维表面重建工具，有望在虚拟现实、增强现实以及物体识别等领域发挥重要作用。

SDM-UniPS-CVPR2023 Official pytorch repository for Scalable, Detailed and Mask-free Universal Photometric Stereo (CVPR2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDM-UniPS-CVPR2023