三维重建概述

三维重建技术解析:从概念到深度学习的应用
三维重建技术通过多视图几何、深度图估计等计算机视觉手段,从图像中恢复物体和场景的三维信息。应用于AR、自动驾驶、文物重建等领域。基于深度学习的MVS方法通过学习特征提高匹配鲁棒性和重建完整性,但面临内存限制和对大数据的依赖。流程包括位姿计算、深度图到点云,再到网格优化和纹理贴图。

系列文章目录


什么是三维重建

1.概念

用相机拍摄真实世界的物体、场景,并通过计算机视觉技术进行处理,从而得到物体的三维模型。英文术语:3D Reconstruction。

2.涉及到的技术

涉及的主要技术有:多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔科夫随机场、图割等。
基本上计算机视觉的技术都会有涉及。 2D的分割,分类在3D中也会用到

3.应用场景

比如:增强现实(AR)、混合现实(MR)、机器人导航、自动驾驶等领域的核心技术之一。

三维重建能做什么?

影像娱乐

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智能家居

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文物重建、AR旅游

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自动驾驶

在自动驾驶领域的主要应用是高精地图的构建,此应用对于自动驾驶的算法迭代优化、测试都非常重要。
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大型场景的构建

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逆向工程

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机器人 导航

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三维重建从算法角度看有哪些方向

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MVS是什么

Multi-View Stereo,用RGB信息重建三维几何模型。

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