Co-Fusion 项目推荐

Co-Fusion 项目推荐

co-fusion Co-Fusion: Real-time Segmentation, Tracking and Fusion of Multiple Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/co-fusion

项目基础介绍和主要编程语言

Co-Fusion 是一个实时分割、跟踪和融合多个对象的密集 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统。该项目的主要编程语言包括 C++、GLSL、CUDA、CMake、Python 和 Shell。Co-Fusion 通过处理 RGB-D 图像流，能够将场景中的不同对象进行分割，并独立跟踪和融合这些对象的形状。

项目核心功能

Co-Fusion 的核心功能包括：

1. 实时分割：能够实时分割场景中的多个对象，每个对象可以独立于背景移动。
2. 对象跟踪：对分割出的每个对象进行独立跟踪，确保在动态场景中也能有效跟踪对象的运动。
3. 形状融合：通过融合来自关联像素的信息，不断改进和更新每个对象的 3D 模型。
4. 多模型处理：支持同时处理和存储多个对象模型，适用于复杂的动态场景。

项目最近更新的功能

Co-Fusion 最近的更新功能包括：

1. 优化内存管理：通过引入 COFUSION_NUM_SURFELS CMake 选项，帮助减少每个模型的内存占用，适用于内存有限的 GPU。
2. 增强的命令行参数：新增了多个命令行参数，如 -run、-static、-confO、-confG 等，提供了更灵活的运行选项和配置。
3. 代码格式化工具：引入了 clang-format 工具，用于统一和规范化代码格式，确保代码风格一致性。
4. 数据集和评估工具：增加了多个数据集处理和评估工具，如 klg 文件记录器、查看器、图像转换器等，方便用户进行数据集的创建和评估。

通过这些更新，Co-Fusion 在实时处理能力和用户体验方面得到了显著提升，使其在动态场景中的应用更加广泛和高效。

co-fusion Co-Fusion: Real-time Segmentation, Tracking and Fusion of Multiple Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/co-fusion