图片都没掉了，一张一张上传太麻烦，完整版等待资源上载。部分版：第二章 Mimi本教程的第二个例子中，我们将为你展示Mimics的一些基本功能，所要讨论的主题如下：l 打开工程Opening the Projectl 窗口化 Windowingl 二值化 Thresholdingl
Mediator中介者模式作用：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。UML如下：Colleage抽象同事类，而ConcreteColleage是具体同时类，每个具体同事只知道自己的行为，而不了解其他同事类的情况，但它们却都认识中介者对象，Mediator是抽象中介者，定义了同事对象到中介者对象的接口，Conc
近十年来，可以说RIS（可重构智能超表面）的热度与日俱增，但是很多人在粗浅的了解的RIS后，可能只是意识到，这是一个可以反射信号的“镜子”，并且“镜子”可以根据自己的期望对反射信号的方向进行调控，对于RIS发展的整个脉络不是很清晰。比如：为什么RIS可以反射信号？为什么反射信号可以自由调控？如何调控？除了反射信号还能干啥？等等等等。本文中，笔者根据自己这段时间的学习，做一个小小的总结，对于RIS的
# Python与COLMAP进行三维稠密重建指南
在计算机视觉和三维重建领域，COLMAP是一个功能强大的工具，广泛用于图像的三维重建任务。本文旨在帮助刚入行的小白理解并实现“Python与COLMAP进行三维稠密重建”的过程。
## 整体流程
以下是整个三维重建的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:24:34
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复位前须知复位(RESET)操作也叫恢复出厂设置、还原、初始化等，可以让路由器恢复出厂默认设置。一般情况下，在忘记管理地址、管理密码、重新配置或运行故障等情况下，可以将设备复位。操作之前建议了解以下信息：[1] 复位后，路由器之前所有配置均会丢失，需要重新设置路由器。[2] 复位后，登录地址和管理密码均恢复为默认，详细信息可以在路由器壳体标贴上查看。[3] 路由器的复
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2024-07-21 21:12:46
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最近学习点云重建三维网格，看了写帖子，这是几个帖子的综合，最后有引用的链接。1 点云采样方法点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样、几何采样、随机采样、格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。1.1 格点采样格点采样，也称格子采样cell sampling、网格采样grid sampling，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下：1. 创建格点：如图1中间所示，计
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2024-07-11 08:17:44
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激光雷达是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间。鉴于光速是已知的
Date：2020-8-15
作者：浩南 为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。因为三维重建原理复杂，且各种软件或代码之
写这一篇文章的原因是随着相关内容的不断维护，这部分网上的一些资料都已经比较老了，配置起来走了一些弯路。不过，想当年实习配置SLAM算法库的时候什么依赖的报错没有调好过？哈哈，在今天配置完以后，特意总结此文章，把过程记录一下。方便我之后再配，还有就是给大家提供一些方便，不要把精力都花在像这种乱七八糟的事情上。目录安装Cartographer下载3D包保存点云数据可视化点云数据编译point_clou
一、简单原理介绍 将三维的点通过法向量投影到某一个平面，然后对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到个点的连接关系。 在平面区域三角化的过程中用到了基于Delauney 的空间区域生长算法，这个方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面，不断扩张曲面边界，最后形成一张完整的三角网格曲面，最后根据投
colmap 一系列琐碎知识积累
原创
2022-07-14 10:20:28
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colmap官网colmap的github链接Colmap详解
原创
2022-07-14 12:14:46
647阅读
几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
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2024-05-09 12:56:59
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写在前面课程已经正式开讲，接下来的课程进度安排，如下图：视觉三维重建 = 定位定姿 + 稠密重建 + surface reconstruction +纹理贴图。三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一，基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成物体表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。然而，由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及
原创
2022-12-27 17:08:43
685阅读
# 使用 Docker 运行 COLMAP
COLMAP 是一个开源的计算机视觉软件，用于重建和研究图像和视频的三维结构。COLMAP 提供了一种方便的方法来重建三维模型，并且在研究、增强和应用计算机视觉技术时非常有用。本文将介绍如何使用 Docker 来运行 COLMAP，这将使安装和配置 COLMAP 变得更加容易。
## Docker 简介
Docker 是一个开源的容器化平台，它可以
原创
2023-07-22 12:16:18
676阅读
# 实现 "Python Colmap" 的步骤和代码注释
## 简介
Colmap 是一个开源的结构光三维重建库，可以从照片集合中重建出场景的三维模型。本文将介绍如何使用 Python 来调用 Colmap 进行三维重建，帮助刚入行的小白快速上手。
## 步骤概览
下面是实现 "Python Colmap" 的整体流程，通过表格形式展示每个步骤需要做什么以及对应的代码注释。
| 步骤 |
原创
2023-07-24 03:34:16
1785阅读
作者丨JeffWang@知乎编辑丨3D视觉工坊做Multi-View Stereo (MVS) 以及 Structure-from-Motion (SfM) 的同学对COLMAP这个词应该不陌生， COLMAP[1] is a general-purpose SfM and MVS pipeline with a graphical and command-line interface.
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2022-07-29 06:19:51
2679阅读
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。因为三维重建原理复杂，且各种软件或代码之间接口变化多样，无法一言蔽之，因此作者打算分为四篇文章介绍四种经典的三维重建技
原创
2022-10-09 12:55:56
3440阅读
编译colmap1 前期准备1 github上下载colmap稳定版源码:https://github.com/colmap/colmap/archive/refs/tags/3.6.zip 之后解压进入，执行： git init2 确保编译环境1 确保你的vs不是vs2019 16.9.3以及以上，否则会有奇怪的cuda错误, 解决方案是：
1.1 将vs2019卸载1.2 去https:
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2024-02-04 12:08:27
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今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改进，能够比较明显地提升SFM的精确率/鲁棒性以及重建完整性。首先给出代码+教程：Code: https://github.com/colmap/colmap官方教程：https://colmap.github.io论文后台回复colmap获取
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2022-10-05 15:44:30
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