SMPL相关问题与学习过程SMPL modelpython3下使用SMPL和SMPLifySMPL代码的源码解读一些没搞懂的问题补充参考 前期的调研过程中，一直都听说SMPL模型，以及很论文中都使用了他，例如Frankmocap 和Eazymocap 等论文项目中，然后我去看了SMPL的原文，文章中很多公式推导，看的眼花缭乱目前也没有完全搞懂每个公式和参数的意义，不过我已经准备进入下一阶段，先
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2024-08-11 10:47:24
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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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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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# 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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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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# Python3维重建的使用方法
在计算机视觉和图像处理的领域中，三维重建是一个常见的任务，它可以从一组二维图像中恢复出物体的三维结构。Python语言提供了许多库和工具，可以简化三维重建的过程。本文将介绍Python3中的一个常用库，并提供代码示例来演示如何进行三维重建。
## 使用OpenCV进行图像处理
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以处理图像和视频数据。在三维重建中，我们
原创
2023-09-28 07:08:42
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# Python三维重建库的浅析与示例
随着计算机视觉技术的快速发展，三维重建已成为一个重要的研究领域。Python作为一门高效且易于使用的编程语言，其丰富的库和工具为三维重建提供了强有力的支持。本文将介绍几个常用的Python三维重建库，并通过示例代码展示其实际应用。
## 1. 什么是三维重建？
三维重建是指通过获取多个视角下的二维图像，恢复出物体或场景的三维结构。这一过程通常涉及到计算
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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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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opencv实现标定校准工作参考https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄。在前面的博客中进行推导时，我们分析得知至少要有3张图片，才能有唯一解。通常以10
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2023-12-11 16:08:30
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单目三维重建
一、单目三维重建概述客观世界的物体是三维的，而我们用摄像机获取的图像是二维的，但是我们可以通过二维图像感知目标的三维信息。三维重建技术是以一定的方式处理图像进而得到计算机能够识别的三维信息，由此对目标进行分析。而单目三维重建则是根据单个摄像头的运动来模拟双目视觉，从而获得物体在空间中的三维视觉信息，其中，单目即指单个摄像头。二、实现过程在对物体进行单目三维重建的过程
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2023-09-18 19:40:17
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python图像处理笔记-十一-多视图重建与立体图像多视图重建由于照相机运动给我们提供了三维结构，所以这样计算三维重建的方法通常称作SFM （Structure from Motion，从运动中恢复结构）。我们假设摄像机已经标定，计算重建可以分为下面四个步骤：检测特征点，在两幅图像中匹配由匹配计算出基础矩阵由基础矩阵计算照相机矩阵三角形剖分这些三维点我们前面已经把者四个东西都做过了，但是当图像间的
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2023-10-18 22:37:29
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目录1. 三维重建概述2. 现有系统简要对比2.1 VisualSFM2.2 Meshlab2.3 Colmap2.4 Bundler2.5 CMVS2.6 MVE2.7 MVS-Texturing2.8 OpenMVG2.9 OpenMVS1. 三维重建概述我们知道，照相机/摄像机的原理是将一个三维场景或物
3D重建涉及的知识体系还是挺多的，我当时是看书+项目实操这样进行的，书我当时看的是SLAM十四讲，关于slam的学习入门资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414然后第二部分就是好的框架或是项目，站在前人的肩膀上学习会事半功倍，我汇总了一些我们团队学校三维重建时候整理的开源项目，这样更方便快速入门：1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于
CT技术在医学诊断、工业无损检测、安检及地质勘测等方面发挥着重要的作用。CT技术的数理基础是Radon变换，在实际的CT系统中，Radon正变换称为投影数据的采集，Radon逆变换称为切片图像重建。CT投影仿真在优化Radon变换的投影成像过程，测试Radon逆变换的CT重建算法等方面具有十分重要的意义。CT投影仿真可以实现任意CT扫描参数设置，同时CT投影仿真为CT重建算法的性能测试提供了重要保
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2024-07-22 14:35:54
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作者：Longway1.三维人脸重建基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题，其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近，这个问题被描述为一个回归问题，并用卷积神经网络来解决。在本节中，将回顾一些有代表性的论文。目前的技术大多采用参数化表示，即对三维曲面的流形进行参数化处理。最常用的表示是Blanz和Vetter[1]的3D变形模型（
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2023-07-27 12:45:09
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1. 简介资料来源为：1）B站多视图几何三维重建视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Sj411f73e2）武汉大学摄影测量与遥感专业博士李迎松的CSDN： 涉及的内容主要是 sfm, PatchMatch，刚开始看三维重建，可能有错误，欢迎指正。2. 多视图几何中的三维重建2.1 流程 ：  
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2024-05-24 20:16:42
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该综述2018年7月发表于 测绘科学，一作：北京建筑大学 文章目录摘要一、SLAM是什么？二、室内三维重建三、SLAM现状1.SLAM发展的三个阶段1)古典时代（1986-2004）2）算法分析时代（2004-2015）3）鲁棒性时代（2015-至今）2.SLAM技术基于两大类传感器1）激光传感器2）视觉传感器3.典型SLAM组成1）前端里程计2）后端优化3）回环检测4）建图1>度量地图2&
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2023-11-20 08:54:45
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三维重建.py import homography
import sfm
from pylab import *
import sfm
import camera
import numpy as np
from PIL import Image
import camera
import matplotlib.pyplot as plt
import sift
# 标定矩
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2023-09-01 19:41:08
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多视图重建下面让我们来看，如何使用上面的理论从多幅图像中计算出真实的三维重建。由于照相机的运动给我们提供了三维结构，所以这样计算三维重建的方法通常称为 SfM （Structure from Motion，从运动中恢复结构）。假设照相机已经标定，计算重建可以分为下面 4 个步骤：(1) 检测特征点，然后在两幅图像间匹配；(2) 由匹配计算基础矩阵；(3) 由基础矩阵计算照相机矩阵；(4) 三角剖分
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2023-10-26 17:25:11
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