我们在实时三维重建方面的工作今年已经密集展开。或许不久后某一天，你会在本站看到带有SLAM（即时定位与地图构建）功能的四轴飞行器，或者让你在书桌上打一场现代战争的增强现实应用。在敲锣打鼓欢天喜地亮出我们自己的三维重建实现前，先拿别人的东西给大家打打牙祭。 中科大刘利刚教授的3D建模软件与处理软件简介介绍了N多实用的3D相关软件。而基于照片的快
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2024-01-26 15:37:52
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源码是《Learning Opencv》中的，自己在这个基础上加入了重建部分，其实就是读取了生成的相机外参：平移旋转矩阵，然后在绘制中调用一下这个矩阵。由于加了平移之后就不知道物体移动到哪里去了，demo中只加了旋转部分。开了一个线程跑opencv重建，主线程用Opengl绘制。 识别效果很
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2024-01-30 21:24:50
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文章目录1. 介绍2. 下载OpenSfm2.1 下载opensfm的原始github库2.2 安装依赖3. 测试4. 注意事项5. 配置文件 1. 介绍照相机是将一个三维场景或物体投影到二维平面上，降维的过程通常会存在信息的损失，而重建(Reconstruction)就是要从获取到的众多二维图像中复原原始三维场景或物体。具体流程就是：通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序
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2024-05-13 09:04:43
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三维重建简介三维重建是一个计算机视觉领域经典的问题，近年来也出现了许多利用深度学习直接从图像中得到网格的方法，取得了很好的效果。本文主要关注三维重建的经典实现方法，其步骤为：通过相机获取一系列三维物体不同侧面的图片对相机的内外参数进行标定对图像中的特征进行提取（如SIFT、SURF等）从匹配得到的信息中构建三维稀疏点云根据稀疏点云进行稠密点云重建对点云进行预处理（如去噪、下采样等）进行网格重建进行
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2024-03-08 19:36:58
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照相机和三维结构的计算1 三角剖分给定照相机参数模型，图像点可以通过三角剖分来恢复出这些点的三维位置。基本 的算法思想如下。对于两个照相机 P1 和 P2 的视图，三维实物点 X 的投影点为 x1 和 x2（这里用齐次坐 标表示），照相机方程（4.1）定义了下列关系： 由于图像噪声、照相机参数误差和其他系统误差，上面的方程可能没有精确解。我 们可以通过 SVD 算法来得到三维点的最小二乘
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2024-03-22 14:16:45
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推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建
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2024-05-03 22:59:28
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一、什么是视觉三维重建？我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。三维重建的原理大致如下：首先，通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序列作为三维重建系统的输入；然后分析多个视角的图像，根据纹理特征提取出稀疏特征点（稀疏点云），通过这些特征点估计相机位置和参数；在得到相机参数并完成特征点匹配后，就可以
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2024-03-29 13:08:12
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部分 VII摄像机标定和 3D 重构42 摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复42.1 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Dis
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2024-05-28 17:55:05
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# 使用 Python 进行 2D 图像重建 3D 的流程与实现
随着计算机视觉技术的发展，将 2D 图像转换为 3D 模型的需求日益增多。本文将向您介绍如何使用 Python 实现这一过程。我们将分解整个工作流程，并使用代码示例进行详细说明。
## 流程步骤
我们可以将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必需的库 |
原创
2024-10-07 05:11:32
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文章目录1. 相机标定的四个坐标系以及转换关系1.1 四个坐标系介绍1.1.1 世界坐标系(X~w~, Y~w~, Z~w~)1.1.2 摄像机坐标系(X~c~, Y~c~, Z~c~)1.1.3 图像坐标系(x,y)1.1.4 像素坐标系(u,v)1.2 简单知识介绍1.3 图像坐标系与像素坐标系的关系1.4 世界坐标系与摄像机坐标系的关系1.5 摄像机坐标系、图像坐标系和像素坐标系三者之间的
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2024-01-25 17:30:47
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OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算
2010年10月26日
[b] OpenCV学习笔记（18）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（三）立体匹配与视差计算 [/b][b]收藏 [/b]
四、双目匹配与视差计算
立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量
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2024-03-27 12:22:57
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open3d重建工作+复现Choi2015前言1. 软件要求及安装1.1 软件版本1.2 open3d-0.12.0的安装1.2.1 配置pip国内源1.2.2 安装2.运行过程数据集准备2.1 make fragments2.2 register2.3 refine register2.4 integrate scene3.出现的问题4. open3d_0.12安装包 前言最近使用open3d实
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2024-05-11 08:43:52
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emmm好了现在又到了记录美好生活的时候了，不过写这个也是做一个记录吧，怕自己之后搞的时候忘了。。。捣鼓了一天终于又有所小突破在原有框架的基础上变成了显示CT重建后的人体段，环境还是老的环境。CT图像总共是328张，大概重建时间2秒不到，感觉还是OK的上个效果先~绿色代表健康顺便加上了一键清除的功能代码分段来吧有点长。。。这边是按下打开按钮后子函数里的代码。。。我定义成 def on_open_a
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2023-09-12 16:54:07
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文章大纲0.绪论1.视差计算1.1基于视差信息的三维重建1.2基于块匹配的视差计算2.计算世界坐标3.三角剖分3.1 三角剖分简介3.2 Bowyer-Watson算法3.3 三角剖分代码分析4.三维重构参考文献：代码下载 0.绪论这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可
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2024-06-27 10:38:37
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注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。目录：问题简化终于有时间来填坑了，这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。多目重建本身比较复杂，我会尽量说得清晰，如有表述不清的地方，还请见谅并欢迎提问。求第三个相机的变换矩阵由前面的文章我们知道，两个
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2024-01-09 16:57:56
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一、前言视觉三位重建一直是计算机视觉和摄影测量领域讨论的话题，且在近几年更是大家关注的热点、如数字孪生、AR、自动驾驶的高精度地图等。视觉三维重建相比激光三维重建，虽然精度上处于劣势，但是视觉具备更丰富的信息且成本低廉，故是数字化场景的首选方案，到目前为止，视觉三维重建框架层出不穷，其开源代表有colmap(2016)、openmvg(2012)、openmvs、alicevison、opensf
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2024-03-11 08:21:03
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四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响： （1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2） 平滑表面的镜面反射（3） 投影缩减（Foresh
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2024-01-09 20:09:52
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（个人理解，若有错误，请不吝指出，谢谢！)目录前言：一、三维空间到照片的映射原理二、相机标定基于python的opencv三、参考资料前言：摄像机为什么需要标定？原因有二：1.现代摄像机都是透镜摄像机，其会产生径向畸变，所以需要算法来矫正2.制造工艺的误差会导致点对点映射的一些偏差一、三维空间到照片的映射原理P点为空间坐标，P'为二维图像上的点，我们使得P点为齐次坐标下的点则其坐标为[x,y,z,
（医学三维重建）MATLAB体绘制算法：多层面重建（MPR）算法原理代码实现测试结果其他 by HPC_ZY 算法原理体绘制中比较特殊的一种，因为它的输出是各种切面。 就好比用刀切开一个物体，再用相机拍下切面的样子；因此我们只需要定义一个平面网格，再把网格点所在位置的体像素值提取出来即可。代码实现数据准备 关于model怎么生成，请查看三维体数据的生成
% 不得不说的事：
% 这个model是从
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2024-09-23 21:05:24
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讲在前面：本教程类似于教会你加减乘除(点云基础、分割、滤波、配准)，然后自己做一道包含加减乘除的综合题(实践操作)。此教程用最简单的例程，给大家直观感受。就像做一道物理大题，我们总用理想情况，便于理解学习。因此，所有的示例都围绕斯坦福的小兔子展开。我不会带你们看官方文档，而是用自己的想法和语言来表达，目的是让一头雾水的人会去应用。毕竟我知道，做这个的大多数人，也只是为了应用，如果去深究原理，必然也
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2024-09-04 22:51:07
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