三维重建基础

最新推荐文章于 2024-10-29 12:09:13 发布
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博客主要围绕三维重建基础展开，虽未详细阐述具体内容，但明确了核心主题为三维重建基础，这在信息技术领域的图形处理等方面有重要意义。

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三维重建基础【知识点总结】
zik的博客
07-01 2653
与传统光线追踪每次直接寻找最近的交点不同，体积光追迹是逐步推进的（marching），即光线不是直接射到物体表面停止，而是在进入体积区域后，按照固定的步长或者根据密度场调整步长逐步前进，同时累积沿途中与介质相互作用产生的颜色和透明度信息。与传统的光栅化或光线追踪技术不同，体积光追迹是专为处理具有体积的数据而设计的，它能够精确地模拟光线在不透明度连续变化的介质中的传播过程。每个关节的数据结构包含：关节名字、骨骼中其父节点的索引、关节的绑定姿势之逆变换（蒙皮网格顶点绑定至骨骼时，关节的位置、定向及缩放）
三维重建学习（一）
biezhiandmuzhe的博客
09-16 2215
1.三维重建的定义 三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction.三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术（摘自搜狗百科）。摄像机拍摄到的物体都是以二位图像的形式表现出来，三维重建就是用摄像机对物体进行几个方向的拍摄，然后经过一系列的操作在计算机上显示出这个物体...
基于神经网络的三维重建入门学习笔记1
ojbko的博客
09-17 3183
一、对空洞（扩张）卷积的理解 空洞卷积：首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测（upsampling一般采用deconv反卷积操作），之前的po...
三维重建怎么入门？
3D视觉工坊
10-29 268
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达内容来自知乎，「3D视觉工坊」整理，如有侵权请联系删除 https://www.zhihu.com/question/341350546/这题我会，我正在学习三维重建，所以分享一下经验、顺便做个阶段性总结，主要从nerf和3d gaussian splatting两块展开。一、背景介绍我是去年9月入学，实验室大方向是深度学习，主攻图像相关，所以...
深度特征提取方法_深度学习|三维重建：R-MVSNet
weixin_39907526的博客
11-10 935
这是我之前在泡泡机器人上翻译的文章，放在这里做个备份，原文链接：https://www.sohu.com/a/334072786_715754一、背景该文章来自香港科技大学和深圳Altizure公司的研究团队，该团队在2018年ECCV上提出了MVSNet，用于高精度多视图三维重建，但由于该网络内存消耗过大，无法应用到大场景中去，因此他们又提出了R-MVSNet，引入循环神经网络架构，以减小内存消...
计算机视觉之三维重建（4）---三维重建基础与极几何
m0_62881487的博客
03-27 2553
那么我们可以根据这两个式子，对于同一个点以及两个像平面点之间的对应关系，写出四个齐次方程，但是未知数只有三个，所以是一个超定齐次线性方程组，可以用齐次方程的最小二乘解来进行计算。2. 基础矩阵作用：基础矩阵中包含了摄像机内参数信息，所以给了基础矩阵，我们无需知道两个摄像机的内外参数就可以建立相同场景在不同视图的对应关系。通过极几何的约束，可以将搜索范围缩小到对应的极线上，而并没有做到对应点，所以存在一个方向上的误差问题。基础矩阵：对一般的透视摄像机拍摄的两个视点的图像间的极几何关系进行代数描述。
三维重建基础.pdf不少于11字
01-07
三维重建基础 三维重建是计算机视觉和机器人学中的一种重要技术，它能够从二维图像中恢复三维场景的信息。本文主要讲解了三维重建的基础知识，包括透视投影、摄像机模型、投影矩阵、单视图测量、多视图几何等。 一...
虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：三维重建基础理论.docx
08-25
虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：三维重建基础理论.docx
大疆实景三维重建基础理论
10-14
【大疆实景三维重建基础理论】是关于使用大疆智图进行三维倾斜摄影测量建模的技术文档，旨在介绍如何利用多旋翼无人机收集高清晰度影像数据，进而生成三维点云和模型，以获取地理信息。这个过程涉及到一系列的专业...
三维重建综述
10-20
对现有三维重建方法进行了详细的总结、分类。对刚刚涉及三维重建的人具有很好的指导意义。
Auto-Depth:通过深度学习进行3D重建伪LiDAR
05-04
通过单眼图像进行3D重建 该存储库在训练神经网络时起作用，该神经网络用于从单眼图像估计深度，然后可以将其用于场景的3D重建。 随同的博客文章可以在找到。 这项工作是基于 数据 在可以找到上传的13 GB数据 数据集包含RGB图像及其以CARLA RGB格式编码的相应深度图。 训练 下载深度和RGB图像并将其放置在“数据”目录内的相应文件夹中。 安装项目中使用的依赖项。 运行python train.py开始训练。 看不见的数据结果 完整视频可以在找到 如何创建/可视化此反投影图像/视频[] 预训练模型 该网络由 ， ， 和我在Google colab上进行了20小时的协作培训。 可以在此处找到预训练的模型（使用DepthNorm训练）。 去做 添加模型训练脚本。 添加CARLA的数据收集脚本。 通过可轻松编辑的单独的超参数文件添加轻松的超参数调整。 添加3D重建代码
三维重建入门第一篇：KinectFusion论文精读，原理、流程详解，帮你看懂这篇文章
littlefrogyq的博客
09-08 5669
详细讲解三维重建入门第一篇必读文论KinectFusion的流程及原理，希望能够帮助到大家
三维重建入门学习————建模软件Blender入门篇
出门吃三碗饭的博客
03-23 4676
关于近期在进行三维重建相关算法学习的时候，学得越深，发现对各个方面的知识要求得越多，之前是补了相机的拍照原理，成像原理知识，再后来还补了主流的点提取、匹配算法等等。到了最近，论文，抑或是其他技术性文章出现的纹理、贴图等等词，总会让我有所疑惑。于是，追本溯源，我花了点时间通过看教程去学习了如何从0去进行一个建模？算法（nerf等）生成模型和建模软件建模出来的模型有什么关联？如何将二者去做一个统一？Blender—B站教程链接，对新手友好。
三维重建技术概论总结，入门必看~
limingmin2020的博客
04-18 4070
本文结合了网络上的若干文章加以总结。三维重建一般使用多幅深度图进行处理后得到三维模型，相邻的深度图之间必须有重叠区域，如果要增加彩色贴图还需要与深度图对应的彩色图。重建流程如下文讲解所示......
最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势
热门推荐
3D视觉工坊
08-01 2万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Recon...
基于深度学习的三维重建（一）：三维重建简介、patchmatchNet环境部署、用colmap如何测试自己的数据集
qq_41694024的博客
02-14 1万+
三维重建简介、patchmatchNet环境部署、用colmap如何测试自己的数据集
三维重建基础理念
最新发布
05-08
### 三维重建的基础理念 三维重建的核心在于通过对二维图像或其他形式的数据进行分析和计算，恢复出物体或场景的空间几何结构及其外观属性。这一过程通常涉及多个学科的知识交叉，包括计算机图形学、计算机视觉、机器学习以及信号处理等领域。 镜像视界公司的动态视频三维实时重构技术展示了如何利用单帧视频信息提取与整合来实现高效的三维模型生成[^1]。这种技术减少了对多角度摄像设备的依赖，从而提升了系统的灵活性和适用范围。 #### 技术原理概述 三维重建的技术原理可以从以下几个方面展开： 1. **数据采集** 数据采集是三维重建的第一步，常见的数据源包括摄像头捕获的图片序列、激光扫描仪获取的距离信息或是卫星遥感影像等。对于基于图像的方法来说，关键是从一系列二维视角中捕捉足够的空间特征以便后续建模[^3]。 2. **特征匹配与对应关系建立** 在获得原始观测数据之后，下一步就是寻找不同视角间相同物理位置之间的映射关系——即所谓的“点对应”。此阶段可能运用SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)，ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 等算法自动识别并配准兴趣点[^2]。 3. **几何约束求解** 基于找到的兴趣点对应关系，结合相机内外参矩阵以及光线传播规律（如共线条件），可进一步推导出各像素所代表世界坐标系下的具体位置。这是整个流程中最复杂也是最具有挑战性的部分之一，因为它涉及到非线性优化问题解决以及噪声鲁棒性考量[^1]。 4. **表面重建与细节增强** 当初步得到稀疏点云表示后，则需要采用特定策略将其转换为连续光滑曲面描述形式。常用手段包括泊松表面重建法(Poisson Surface Reconstruction), Marching Cubes 方法等。此外还可以借助深度学习框架比如文中提到过的3D-PIUNet 来改善最终成果质量，在保持拓扑连贯前提下增加局部精细度表现力[^2]。 5. **材质贴图渲染** 最后一步便是赋予虚拟对象真实的视觉感受，这不仅限于简单的颜色填充操作还包括光照反射特性模拟等方面的工作内容。通过精心设计着色器程序能够使得合成出来的画面更加贴近实际观察效果。 ```python import numpy as np from skimage import io, transform def load_image(image_path): img = io.imread(image_path) return img / 255. # Example usage of image loading function. image_data = load_image('example.jpg') resized_img = transform.resize(image_data, output_shape=(256, 256)) print(resized_img.shape) ``` 以上代码片段展示了一个简单实用的例子：加载一张JPEG格式的照片文件，并调整尺寸至固定大小供后续处理调用。 ---
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