Normal与depth互相计算

最新推荐文章于 2025-06-12 09:00:05 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 3D重建 文章标签： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiweijie/article/details/108570558
这篇博客介绍了如何利用matlab和pytorch代码计算法线向量，以及从法线向量计算深度。内容包括引用了Data-driven 3d primitives for single image understanding的matlab算法，以及基于GeoNet理论的pytorch实现。注意，pytorch版本需大于等于1.3.1以支持torch.det()函数。

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论文笔记-深度估计(3)Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale...
一只飞鱼的博客
12-29 4278
Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture 这篇文章是eigen 2015年的新文章，基于同样的模型，同样的初始化和大概相同的参数，可以用来得到深度，表面法向量或语义标签。1.网络介绍它的Pipeline如图: 三个stage的网
【3DFR Python】convertDepth2Normal：从深度图计算法向图
穆友航的博客
12-22 5854
【代码】【3DFR Python】convertDepth2Normal：从深度图计算法向图。
depth2normal：将深度图转换为法线图的强大工具
最新发布
gitblog_00086的博客
06-12 356
depth2normal：将深度图转换为法线图的强大工具 项目介绍 在计算机图形学和三维建模领域，深度图（Depth Map）和法线图（Normal Map）是两种重要的图像格式。深度图用于表示场景中各点到相机的距离信息，而法线图则用于模拟物体表面的凹凸细节。depth2normal 是一个开源脚本，它能够将深度图转换为法线图，为三维模型添加更为真实和细腻的视觉效果。 项目技术分析 depth2n...
[转]Meshlab：网格phong渲染及depth/normal渲染
byliut的博客
07-01 659
normal渲染前参考https://stackoverflow.com/questions/45869953/meshlab-normalmap修改一下渲染方式，具体原理我也暂时不懂~~~原文：https://blog.youkuaiyun.com/u012348774/article/details/110532039。大佬的指点，发现meshlab支持phong渲染，相比默认的渲染结果，可以得到更加漂亮的渲染图。下图展示了分别用默认渲染结果和phong渲染结果，不难发现右图看起来舒服多了。
Meshlab：网格phong渲染及depth/normal渲染
Yan
12-03 3572
背景 最近需要展示一些网格模型，受fb_help大佬的指点，发现meshlab支持phong渲染，相比默认的渲染结果，可以得到更加漂亮的渲染图。 下图展示了分别用默认渲染结果和phong渲染结果，不难发现右图看起来舒服多了。 phong渲染模型 转载自：https://learnopengl-cn.github.io/02%20Lighting/02%20Basic%20Lighting/ phong渲染模型包括由3个分量组成：环境(Ambient)、漫反射(Diffuse)和镜面(Specular)光照
Matterport的depth和normal分别都具有3个通道
qq_39367282的博客
09-16 830
最近倍normal estimation的ground truth 弄的很头疼，有工作直接拿NYU v2的深度图做一个cross product（一个naive从depth获得normal的方法）得到normal作为gt，但depth本来就有缺失的值，就算做了inpainting也是人为把缺失的地方给个值，所以个人感觉不太靠谱。 直到看到2019北理这篇《Deep Surface Normal E...
Unity Shader-深度相关知识总结与效果实现（LinearDepth，Reverse Z，世界坐标重建，软粒子，高度雾，运动模糊，扫描线效果）
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puppet_master的专栏
06-18 2万+
前言 前言废话依旧比较多，感觉我是个写游戏体验评测的，233。最近想起了《恶灵附身》这款游戏的几个效果： 《恶灵附身》整款游戏都是在一个“疯子”撸总的脑洞世界里面，游戏内容相当恐怖（吓得我当年一边尖叫一边玩，不光把我吓够呛，把我室友也吓坏了），有“贞子”，“保险箱怪”等等至今让我久久不能忘怀的Boss，不过整个游戏既有恐怖的地方，又有刺激的战斗，非常符合三上真司一贯的作风（我是三上...
图像目标检测标注格式互相转换
weixin_49268024的博客
06-04 348
目标检测的标注格式多种多样，很多开源或者工具平台的标注格式不尽相同，互相直接需要进行一定的转换操作，写过几个转换格式的脚本，遂记录于此。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第228期】Tue, 29 Jun 2021
TomRen
06-29 2951
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Tue, 29 Jun 2021 (showing first 100 of 120 entries) Totally 100 papers ????上期速览✈更多精彩请移步主页 Interesting: ????, (from ) ????, (from ) ????, (from ) ????, (from ) ????, (from ) ????, (from ) ????, (from ) ????, (from )
OpenCV计算机视觉入门案例
雪域枫蓝的博客
11-23 1783
案例一：//显示图像 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv;int main() { Mat image = imread("E:\\8.jpg"); //存放自己图像的位置 imshow("显示图像", image); waitKey(0
Unity获取depth与normal的几种方法对应的效果
weixin_42565127的博客
05-13 846
Depth 获取Depth的几种方法，分别有不同效果 1. <spanstyle="font-size:14px;">float2depth_uv=float2(i.uv_MainTex.x,1-i.uv_MainTex.y); floatd=SAMPLE_DEPTH_TEXTURE(_CameraDepthTexture,depth_uv);</span> 2. <spanstyle...
9.Depth and surface normal estimation from monocular images using regression on deep features and
乘风的博客
12-03 1286
Depth and surface normal estimation from monocular images using regression on deep features and hierarchical CRFs 大体介绍 本篇论文采用了深度卷积神经网络(DCNN)特征的回归和使用条件随机场(CRF)进行后处理细化来解决单目图像的深度或者表面法向的预测问题。这个framework在超...
使用深度和法线纹理 -- Shader入门精要学习(12)
m0_52941834的博客
11-17 425
很多时候我们不仅需要当前屏幕的颜色信息，还希望得到深度和法线信息。例如，在进行边缘检测时，直接利用颜色信息会使检测到的边缘信息受物体纹理和光照等外部因素的影响，得到很多我们不需要的边缘点。一种更好的方法是，我们可以在深度纹理和法线纹理上进行边缘检测，这些图像不会受纹理和光照的影响，而仅仅保存了当前渲染物体的模型信息，通过这样的方式检测出来的边缘更加可靠。
[论文速读]：全景相机（360度相机）室内图像的景深估计 Depth Estimation for Indoors Spherical Panoramas （三篇）
u014546828的博客
10-23 3757
ECCV 2018 Distortion-Aware Convolutional Filters for Dense Prediction in Panoramic Images 之所以详细分析这篇文章，是因为第一次接触全景相机问题时，我很直觉的就想到用一种稍加修改的可变形卷积可以来做。这和本文的作者不谋而合，文章提出了新的可变行卷积，并用在域适应网络中。虽然感觉好像晚了一步，但这篇文章可是 18 年就发表了，也就是说，差不多是在 17-18 年间完成的，能想到这样的方法，在当时是非常先进的了...
如何制作法线图 step-by-step
andy123210的博客
05-31 933
看了某风的文章后不知道大家是不是对法线图(normal map)和深度图(depth map)的制作感到困惑呢？这里我就简单的说一下它的制作方法好了： 相关知识： 所 谓的法线或是深度图既是指那些专门用来存储材质表面的法线信息和深度信息所用到的贴图(Texture)，无论你使用什么样的格式作为一个模型的材质 (jpg,bmp,png......)最终都会先进行解压在按...
第13章 使用深度和法线纹理
起个名字好难啊
01-17 1762
在第12 章中，我们学习的屏幕后处理效果都只是在屏幕颜色图像上进行各种操作来实现的。然而，很多时候我们不仅需要当前屏幕的颜色信息，还希望得到深度和法线信息。例如，在进行边缘检测时，直接利用颜色信息会使检测到的边缘信息受物体纹理和光照等外部因素的影响，得到很多我们不需要的边缘点。一种更好的方法是，我们可以在深度纹理和法线纹理上进行边缘检测，这些图像不会受纹理和光照的影响，而仅仅保存了当前渲染物体的模
平面法向量，点云法向量估计及可视化
jacke121的专栏
08-15 5590
opencv 平面法向量_任意两平面求夹角 import math#引入math模块 计算角度用 class point(object):#定义空间点类 """docstring for point""" def __init__(self,x,y,z,name): self.x = x self.y = y self.z = z self.name = name class plane(object):#定义平面类 """docstring for plane""" def
Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Archit
网瘾少年康复中心
09-22 1285
空闲期，看看论文 代码开源：http://cs.nyu.edu/~deigen/dnl/ 摘要中说，这篇文章是一石三鸟，深度预测，表面估计和语义分析。。。亮点可能就是多尺度了，本来以为要利用语义信息去预测深度。结果并没有。 网络结构 这个算法结构比较有意思，首先根据整张图片进行粗提取一个全局的输出预测，整个结构是取自于[8]，不过创新就是1，更深了，2，又加了一个尺度，输出尺寸是输
[深度学习论文笔记][Depth Estimation] Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common M
Hao_Zhang_Vision的博客
10-18 2377
Eigen, David, and Rob Fergus. “Predicting depth, surface normals and semantic labels with a common multi-scale convolutional architecture.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer
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