用视频给珠峰建了个三维模型

最新推荐文章于 2025-03-08 00:15:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-08 00:15:00 发布
阅读量1.1k 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： 三维建模 文章标签： 三维模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43173805/article/details/126559689
版权

在这里插入图片描述

前段时间，大疆《飞越珠穆朗玛》刷爆了朋友圈，DJI联合影像团队8KRAW成功登顶珠穆朗玛峰，并使用大疆Mavic3飞越珠峰留下了震撼的珠峰峰顶画面。飞越8848.86m留下的视觉盛宴，隔着屏幕都觉震撼！
在这里插入图片描述

对于如此震撼的珠峰画面，不少行业人士看后表示想给珠穆朗玛建个模型。那今天我们就来安排，用现有的素材给珠峰建个模！

视频与图文教程

提取珠峰视频

《飞越珠穆朗玛》视频一共2分41秒，我们需要在视频中剪辑提取涉及珠峰画面的片段，使用的软件是剪映，通过剪映分割功能挑选出适合建模的视频画面最后导出所需视频。
在这里插入图片描述

经过筛选，适合建模的视频。为了保证画面质量，视频导出4K、60帧、MP4格式。

在这里插入图片描述

视频生成模型

有了视频下面就要开始建模，主要步骤是通过视频提取照片再通过照片生成模型。

所需软件：

ContextCapture

最低0.47元/天 解锁文章
基于监控视频的前景目标提取-数学建模
weixin_40636551的博客
07-21 1万+
摘  要 本文研究了本次大赛D题的5个问题。包括静态和动态背景下前景目标检测与提取、存在摄像机抖动情况下前景目标检测与提取、应用以上建立的三种模型对各种视频文件进行显著帧号提取以及多摄像机协同的目标检测与提取。通过建立这几种重要的前景目标检测与提取的模型来节约我们在大量数据中找到有用信息所要消耗的人力和时间，使我们的生活更加智能便捷。 第一问中我们研究了静态背景下前景目标的检测与提取。随着“平...
人工智能→计算机视觉经典入门趣味程序实现：图像读取、形状特征提取、在三维坐标系建模读取二维图像形状趣味启蒙(智能助手AGI加持DeepSeek/ChatGPT/文心一言/通义千问/豆包/腾讯元宝等）
最新发布
qq_14904071的博客
04-12 861
并且我们大家考虑一个问题就是如何将提取的二维像素坐标特征在三维领域读取出来，在这里采用先将二维像素坐标点保存文件，同时通过赋值Z轴为一个特定平面轴的方式将原有的二维像素坐标点的形状特征扩展到三维空间的某个Z平面里面，这样大家就会发现较为有趣的效果：就是输入的一张平面图像，通过数字图像算法提取出来了图像的形状特征为二维像素点坐标序列，同时更为有趣的是再通过将二维平面的形状像素坐标通过设定为某一个三维平面的形状图的方式扩展到了三维空间，并且能够进行旋转360角度读取原来的二维图像数据。
如何通过视频建立3d模型
崎山小鹿的专栏
10-23 1771
import cv2break使用示例1. 从视频中提取帧并进行特征匹配。2. 使用这些匹配特征来估计相机的相对位姿。3. 使用相机位姿和匹配特征三角化出3D点。4. 最后用Open3D库可视化生成的3D点云。这是一个基础的Python框架，可以在此基础上进行优化和扩展，例如加入更多的图像处理技术或使用更高级的3D重建算法。
三维建模与视频融合（3D-Video Integration）技术初探。
2401_87844781的博客
03-08 2542
三维建模与视频融合（3D-Video Integration）是一种将虚拟三维模型无缝嵌入实拍视频场景的技术，广泛应用于影视特效、增强现实（AR）、游戏开发、广告制作 、视频监控 等领域。
只需5秒视频就能生成3D模型的AI工具——Luma AI
热门推荐
CCEEHM的博客
10-05 3万+
以往建一个3D场景，需要花费大量的时间和精力。现在有了Luma AI，可以轻松创造出电影级别的3D效果。即使一个小白也能分分钟掌握，基本达成人人零门槛设计3D建模啦！
探索创新科技：Video-to-Pose3D，将视频转化为三维动作模型
gitblog_00044的博客
04-14 1165
探索创新科技：Video-to-Pose3D，将视频转化为三维动作模型 video-to-pose3D Convert video to 3D pose in one-key. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vid...
CVPR 2023 ，只需简单的几步，2D视频变3D？最新视频创作AI模型！
3D视觉工坊
09-10 2111
作者：PCIPG-Zhb | 来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。文中解决了从描述复杂动态场景的单目视频中合成新视图的问题。作者提出了一种新方法，该方法不是在 MLP 的权重内对整个动态场景进行编码，而是该方法通过采用基于体积图像的渲染框架，该框架通过以场景运动感知的方...
分享Cesium.js Web 三维地球
通达的博客
01-27 974
Cesium is an open platform for software applications that use 3D data to create immersive and interactive experiences. vue3+cesium实现web三维地球
珠穆朗玛峰山脚冰川湖泊变化的遥感数据集解析
DEM（数字高程模型）是一种对地球表面进行三维数字化表示的模型。结合遥感图像和DEM数据，可以精确地获取和分析冰川湖泊的面积和形态变化。 5. 数据集格式：本数据集包含了ArcGIS的shp格式和Google earth的kmz格式...
珠穆朗玛峰脚下的冰川湖泊变化数据集分析
同时，数字高程模型（DEM）数据能够提供地面的三维信息，这对于精确计算湖泊面积及其变化至关重要。本研究利用了这些数据，结合时间序列分析，以获取冰川湖泊随时间变化的数据集。 知识点五：ArcGIS的shp格式与...
(arxiv-2018) 重新审视基于视频的 Person ReID 的时间建模
顾道长生的科研笔记
07-27 1103
基于视频的行人重识别是一项重要任务，由于监控和摄像头网络的需求不断增加，近年来备受关注。一个典型的基于视频的personreID系统由三部分组成图像级特征提取器（例如CNN）、聚合时间特征的时间建模方法和损失函数。尽管已经提出了许多时间建模方法，但很难直接比较这些方法，因为特征提取器和损失函数的选择对最终性能也有很大影响。我们全面研究和比较了四种不同的时间建模方法（时间池化、时间注意力、RNN和3D卷积网络），用于基于视频的行人reID。...
cpp-OpenMMD是一个基于OpenPose的应用可以将真实人物视频转换为3D模型动画电影的动作文件
08-15
OpenMMD是一个基于OpenPose的应用程序，可以将真实人物视频转换为直接实现3D模型（例如Miku，Anmicius）动画电影的动作文件（.vmd）。
【原创】利用Library Builder软件自动生成allegro封装和3D模型视频--丹心静居 录制
12-05
此视频是无声的，却有详细操作步骤，每一步操作都会用红色的笔圈一下。只是说明一下，如果用不到3D模型的可以不点击generate STEP那个按钮，也不用设置3D模型输出路径以及打开方式。
视频三维人体姿态检测项目-一键将视频转换为3D姿势.zip
12-09
视频转Pose3D-通过视频预测3d人的姿势。 环境：Linux系统；Python> 3.6发行版 依存关系配套 火炬> 0.4.0；火炬样本；ffmpegtqdm；opencv-python（使用pip安装）；matplotlib；2D联合探测器 ------------ 2D姿势到3D姿势和可视化部分来自VideoPose3D。 一些“ In the wild”脚本是从另一个fork改编的。 项目结构和./videopose.py运行脚本从此仓库改编而来
NeuralRecon拜读：单目视频实时连贯三维重建
今天写代码了吗
06-29 2936
CVPR2021：NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular VideoCode：https://github.com/zju3dv/NeuralRecon传统基于深度图重建方法：基于TSDF的深度图融合方法：存在的问题：NeuralRecon的方案：这种设计允许网络在顺序重建曲面时捕获3D曲面的局部平滑度先验和全局形状先验，从而实现精确、一致和实时的曲面重建 理论基础：Truncated Signed Distance
做三维模型_一文详解三维视频融合，更立体的视频、更动态的三维
weixin_33206743的博客
12-17 4714
丸子碎碎念：最近有个合作伙伴找到我们想了解一下视频相关的东西，他核心的痛点是：1、如何盘活海量的城市视频监控数据，服务于业务；2、目前市面上大多数GIS和视频结合的方式还是采用再三维模型中通过视频图标集成的方式，这种方式太不直观；这个的确是当下的一个现状，为此我邀请了一直从事“三维视频融合”的六六给大家介绍一下当前三维和视频融合的现状，原文如下：01三维视频融合视频三维融合的概念最早发源...
HumanNeRF：从2D视频提取动态人像，并转换为3D模型
qingtingwang的博客
09-13 1468
细节方面，HumanNeRF实际上是对视频中某一帧的人体动作进行抠图，生成的3D模型可从任意角度查看，也就是说2D图像中没有显示的部分也可以合成出来。值得注意的是，科研人员还利用HumanNeRF来合成视频输入的反向视角，也就是说如果2D视频中的人是正面，那么则合成3D模型的背面，听起来很难，不过HumanNeRF的合成效果看起来足够自然。值得注意的是，GRAIL的投资者之一，谷歌也是NeRF技术的领军者，此前其曾与UC伯克利、UC圣地亚哥合作开发了NeRF模型方案，并用来渲染3D街区、3D物体。
人工智能视频大模型：重塑视频处理与理解的未来
Xiaoxin的博客
07-21 2941
目录一、人工智能视频大模型概述1.1 定义与特点1.2 技术基础二、关键技术解析2.1 视频特征提取2.2 时空建模2.3 多任务学习三、应用场景展望3.1 视频内容分析3.2 视频编辑与生成3.3 交互式视频体验四、未来发展趋势4.1 模型轻量化与移动端部署4.2 多模态融合与跨领域应用4.3 隐私保护与伦理规范示例：使用PyTorch构建视频分类模型视频大模型的关键点1. 数据集2. 模型架构3. 训练4. 评估5. 部署示例扩展 随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习领域的突破，视频
视频融合/监控汇聚平台EasyCVR为三维全景拼接赋能
EasyDarwin开源社区技术博客
09-11 608
三维视频融合技术通过匹配和融合一个或多个由摄像机图像序列视频和相关的三维虚拟场景，生成一个关于该场景的动态虚拟场景或模型，实现虚拟场景与实时视频的融合，即虚实融合。虚实融合指的是将视频画面精确地融合显示在三维模型对应的空间真实地理坐标位置上，这种融合不会因为对三维模型的倾斜、旋转等操作而导致错位，充分发挥了三维场景的直观特点。视频融合技术，可提升数字孪生场景在实时、连续、动态性表达方面的表达能力，一屏还原空间内多层次的实时动态画面，满足管理者提供更直观、更准确、更高效、更有价值的使用需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值