pix2vertex.pytorch 项目教程

pix2vertex.pytorch 项目教程

pix2vertex.pytorchAn official pyTorch port of the pix2vertex paper from ICCV2017项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pix2vertex.pytorch

项目介绍

pix2vertex.pytorch 是一个官方的 PyTorch 实现，源自 ICCV2017 的 pix2vertex 论文。该项目主要用于从图像生成深度和对应关系图，并通过非刚性 ICP 方案将输出图转换为完整的 3D 网格，以及通过阴影形状方案添加微观细节。目前，该项目包含一个图像到图像的网络，带有权重和模型转换到 PyTorch，以及一个简单的 Python 后处理方案。

项目快速启动

安装

从 PyPi 安装

pip install pix2vertex

从源码安装

git clone https://github.com/eladrich/pix2vertex.pytorch.git
cd pix2vertex.pytorch
python setup.py install

使用示例

import pix2vertex as p2v
from imageio import imread

# 读取图像
image = imread('path_to_your_image.jpg')

# 重建
result_crop = p2v.reconstruct(image)

# 交互式可视化
p2v.vis_depth_interactive(result_crop['Z_surface'])

# 静态可视化
p2v.vis_depth_matplotlib(result_crop, result_crop['Z_surface'])

# 导出为 STL
p2v.save2stl(result_crop['Z_surface'], 'result.stl')

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 3D 人脸重建：使用 pix2vertex 进行人脸图像的 3D 重建，适用于游戏、虚拟现实和增强现实等领域。
2. 物体扫描：通过图像生成物体的 3D 模型，用于工业设计和制造。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入图像的质量和分辨率，以获得更好的重建效果。
• 参数调整：根据具体应用调整重建和可视化参数，以达到最佳的视觉效果。

典型生态项目

• PyTorch：该项目基于 PyTorch 框架，利用其强大的深度学习功能。
• OpenCV：在图像处理和预处理阶段，可以使用 OpenCV 进行图像操作。
• Blender：用于进一步编辑和渲染生成的 3D 模型。

通过以上模块，您可以快速了解和使用 pix2vertex.pytorch 项目，并探索其在不同领域的应用。

pix2vertex.pytorchAn official pyTorch port of the pix2vertex paper from ICCV2017项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pix2vertex.pytorch