有什么用？ 室内场景的稠密三维重建目前是一个非常热的研究领域，其目的是使用消费级相机（本文特指深度相机）对室内场景进行扫描，自动生成一个精确完整的三维模型，这里所说的室内可以是一个区域，一个房间，甚至是一整栋房屋。此外，该领域注重(一般是GPU上)实时重建，也就是一边扫描就可以一边查看当前重建的结果。如下所示。主要的应用包括室内的增强现实游戏、机器人室内导航、AR家具展示等。什么原理？ 在介绍原理
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2024-10-18 14:57:37
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概述三维重建的 SfM (Structure from Motion) 算法是通过多张二维图片来重建三维场景的算法。算法实现流程：特征点提取 在这个步骤中，需要对每张图片提取出一些特征点，并计算它们的描述子。在特征点提取的过程中，可以使用 SIFT，SURF 等算法。一般来说，一个好的特征点需要具备旋转不变性、尺度不变性和灰度不变性。特征匹配 将不同图片中的特征点进行匹配，找到它们之间的对应关系。
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2023-06-01 15:24:07
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我胡汉三维重建又干回本行了 目录由KinectFusion谈起实时三维重建与SLAMKinectFusion算法流程浅谈实时重建中的ICP算法何为ICP实时重建中的ICP算法的GPU实现相机位姿估计点云与全局模型的融合光线投影算法总结与思考 由KinectFusion谈起KinectFusion首次实现了基于RGB-D实时三维重建，该算法的流程是将获取的深度图像转化为点云，然后从模型投影获得到深度
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2023-12-15 21:18:40
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超声三维重建算法在三维超声弹性成像中，三维重建是将二维弹性图转化成三维超声弹性图的关键一步。三维重建算法按照其原理的不同可以分为三类：基于像素的三维重建算法（PBM）、基于体素的三维重建算法（VBM） 和基于函数的三维重建算法（FBM）。阿远学长在今天给大家详细讲解一下关于基于像素的算法理论。基于像素的算法(PBM)基于像素的三维重建算法也被称为**“用像素找体素”**的方法，其基本流程包括两个阶
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2023-08-24 15:06:56
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概述三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。1.简介基于图像的三维重建的目标是从一幅或多幅二
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2023-12-05 10:04:04
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三维重建是计算机视觉立体几何方向的主要任务，本文会对基于深度图的三维重建流程做一个简单概述。1. 获取深度图以及尺度信息第一步，是获取深度图以及尺度信息，如果是结构化的双目相机，就可以直接通过深度估计得到尺度关系，如果是多视角相机，就可以通过深度估计加上相机位姿估计得到尺度关系。关于其他深度估计的方法，可以参考我的另一篇文章深度估计概述。2. 将像素坐标转换为世界坐标像素坐标通过相机的内参矩阵以及
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2023-08-01 18:22:05
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3D 重构是利用2D 照片合成3D 图像。3D重构也是人工智能领域的一个分支。因为业界有很多应用，所以记下来，供大家参考。第一次遇到3D重构的课题是老东家在物流领域的业务场景。后来发现，3D重构的应用场景还真不少。3D重构一个重要指标是精准度，又跟摄像头的品质有关。今天讲的不是具体算法，而是罗列业务应用领域，让大家可以发挥想象，运用到其他类似的业务场景中去。也可以给我留言，我可以添加到这个博客中去
# 深度学习三维重建
## 介绍
三维重建是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以从多个二维图像中恢复出场景的三维结构。近年来，深度学习技术的快速发展为三维重建提供了新的方法和工具。本文将介绍深度学习在三维重建中的应用，并提供一个简单的代码示例。
## 深度学习在三维重建中的应用
传统的三维重建方法通常依赖于手工设计的特征提取和匹配算法，对于复杂场景的重建效果有限。而深度学习技术可以通过大规
原创
2023-07-27 04:59:14
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网格处理泊松重建 Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1]。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码[2]。PCL中也有Poisson的实现。 它的核心思想是点云代表了物体表面的位置，其法向量代表了内外的方向。通过隐
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2023-11-03 09:36:43
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近几年来，人工智能领域出现过很多热门的话题，有些热度持续很长时间，有些如同昙花一现，而随着机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，这些领域涌现了大量独角兽公司，开发出大量以3D感知、融合定位、重建、测距等多个应用场景的产品。三维重建这个名词也再次变得火热起来。简单来说，三维重建（3D Reconstruction）是指用相机等传感器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
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2023-12-29 21:03:32
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what？ 1.what 三维重建？ 基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。 2.what 点重建？ 将二维图片中的点投影到三维空间 3.what 线重建？ 将二维空间中的线投影到三维空间 4.what三维重建的基本原理？ 类比人的两只眼睛，获取一个物体多个视角的二维图片，就可以恢复出物体的三维信息H
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2023-11-23 22:27:37
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reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/114047559（1）传统的三维重建技术（2）基于深度学习的三维重建算法研究主要有三种：在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进；深度学习重建算法和传统三维重建算法进行融合，优势互补；模仿动物视觉，直接利用深度学习算法进行三维重建，包括基于体素、基于点云和基于网格。...
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2021-07-12 17:22:05
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背景三维重建的目标是确定真实世界物体的相互空间关系。随着VR/AR的发展、元宇宙概念的提出，越来越多与现实场景融合的应用依赖于真实世界的三维信息还原，三维重建作为提供真实世界信息的基础，逐步成为使能上层应用的核心技术挑战。三维重建在工业界中普遍的解决方案是以环境中多视角采集的图片作为输入，通过分析不同图片中特征点的对应关系，建立非线性最小二乘数学模型进行图片空间位置以及特征点空间位置的联合求解。我
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2024-01-08 14:14:26
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一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统，该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合，从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构，它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分，进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积，与现有滤波架构相比，会产生更好的滤波效果，同时将计算量减少一半。对于特征提取，我们使用Vortex Pooli
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2022-10-05 08:03:23
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三维立体画是利用人眼立体视觉现象制作的绘画作品。普通绘画和摄影作品，包括电脑制作的三维动画，只是运用了人眼对光影、明暗、虚实的感觉得到立体的感觉，而没有利用双眼的立体视觉，一只眼看和两只眼看都是一样的。充分利用双眼立体视觉的立体画，将使你看到一个精彩的世界。一、立体视觉和立体画原理 人有两只眼，两只眼有一定距离，这就造成物体的影象在两眼中有一些差异，见右图，由图可见，由于物体与眼的距离不同，两眼的
MVSNet:香港科技大学的权龙教授团队的MVSNet（2018年ECCV）开启了用深度做多视图三维重建的先河。2019年，2020年又有多篇改进：RMVSNet(CVPR2019),PointMVSNet(ICCV2019),P-MVSNet(ICCV2019),MVSCRF(ICCV2019),Cascade(CVPR2020),CVP-MVSNet(CVPR2020),Fast
# 三维重建深度学习代码科普
## 什么是三维重建深度学习？
三维重建深度学习是利用深度学习技术来重建三维物体或场景的过程。通过分析图像、视频或其他传感器数据，深度学习模型可以学习物体的三维结构和形状，并从中重建出一个精确的三维模型。这种技术在计算机视觉、机器人领域和虚拟现实中有着广泛的应用。
## 三维重建深度学习的原理
三维重建深度学习的原理主要包括以下几个步骤：
1. **数据采集
原创
2024-02-24 05:18:35
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# 深度学习三维重建缺点的实现流程
## 步骤概述
以下是实现深度学习三维重建缺点的一般流程。在具体实施之前，请确保已经安装好相应的深度学习库和计算机视觉工具。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据收集和准备 |
| 步骤 2 | 训练深度学习模型 |
| 步骤 3 | 评估模型性能 |
| 步骤 4 | 优化模型 |
| 步骤 5 | 应用模型进行三维
原创
2023-07-18 08:54:12
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在当今科技迅猛发展的背景下，三维重建与深度学习的结合正逐步改变我们看待世界的方式。不论是自动驾驶、增强现实，还是医疗影像处理，三维重建技术都在发挥着至关重要的作用。深度学习的进步则为处理这些复杂的任务提供了强大的工具。本文将为大家详细解析如何通过深度学习技术实现高效的三维重建。
## 背景定位
三维重建技术主要应用于以下场景：
- **自动驾驶**：利用摄像头和传感器创建三维环境模型，以帮助车
在成像技术中，一个非常有趣的领域就是裸眼立体成像技术，它无需特殊眼镜就能显示三维立体图像。这种有趣的技术不仅有着娱乐方面的应用潜力，也可作为多种专业应用程序的实用技术。东京大学信息科学与技术研究生院机械信息系的Takeyoshi Dohi教授与他的同事研究了NVDIA的CUDA™并行计算平台之后认为，医疗成像是这种平台非常有前途的应用领域之一。 Integral Videography（
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2023-12-12 14:15:19
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