- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏流川疯编写程序的艺术
三维重建基础
1.2 三维重建技术简介 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据[4]的配准及融合，即可实现景物的三维重建。 3.立体视觉法 立体视觉法[8]（Multi-View Stereo，MVS)是另外一种常用的三维重建方法。 S.T.Barnard[9]等人对20世纪70年代到80年代之间出现的三维重建的算法和评价体系做了概述。 U.R.Dhond[10]等人提出了基于层次处理的三目立体约束方法。二十世纪90年代末，涌现出诸如图像匹配的前沿算法、遮挡处理算法等。 [10] U. R. Dhond, J. K. Aggarval. Struct from Stereo—A Review [J]. IEEE Trans.
1.2K20编辑于 2022-05-10 - 来自专栏武培轩的专栏
三维重建方法
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。 三维重建技术 三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步： 利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄 三维重建方法 目前根据重建方式的不同，主要有以下几种重建方法： 双目立体视觉方法 双目立体视觉测量方法主要是模拟人类双眼的立体成像原理，左右两个有合适角度的摄像机在同一时间拍摄场景中某一物体，通过三角几何关系和视差原理 多目立体视觉中的匹配根据光学三角形理论，采用多个重叠点多角度前面交汇”的方法，因而可以有效使用冗佘数据，一定程度上解决误匹配问题，提高三维重建精度，但是这种方法较为繁琐，同时使用的硬件设备也更加复杂和昂贵 基于运动的三维重建 这种方法多用于动态场景跟踪等领域，算法的基本原理是依靠相对运动的摄像机输出一系列图像来重建物体的三维信息。
1.8K70发布于 2018-04-18 - 来自专栏全栈程序员必看
三维重建技术概述_CT三维重建不包括
基于不同类型区分每一套算法，以此把整合所有三维重建流水线功能，保证每套算法的紧凑性、可重用性与可执行性。 ---- 2.三维重建流程 ---- 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。 点云配准除了会制约三维重建的速度，也会影响到最终模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。 若有另外的模型进入立方体，则按照下式(2-9)与(2-10)实现融合处理。 其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。 尤其是在三维重建领域。然而由于三维重建过程涉及到大量密集的点云数据处理，计算量巨大，所以对系统进行相应的性能优化显得非常的重要。
1.4K20编辑于 2022-11-15 - 来自专栏计算机视觉工坊
系列篇|三维重建之纯格雷码三维重建
对于新手来说，使用格雷码做单目结构光三维重建是一个入门级的训练。但是在复现时往往会遇到一个问题，明明解码都很不错了，重建后的点云精度却很低，甚至重建出来的平面点云出现断层现象。 本文就简单介绍下如何使用纯格雷码进行三维重建，并得到一个精度尚可的点云（至少不出现重建平面时明显断层/分层现象）。 在无法获得准确的亚像素级的解码精度后，我们可以从三维重建方式本身去考虑,如上图所示。 至此，我们就很好的估计了一个比直接用解码结果按公式求得的更准确的三维重建点了，但是细心的朋友一定发现了，在一般形式的结构光三维重建中，我们仅仅需要用到列方向的条纹，（为什么仅需要一个列方向，可以看系列篇之三维重建原理 纯格雷码的三维重建并不算很常见，如果一定要用，不防试下上述方法，可以保证一定精度，当然还是没有相移法来的准确。
1.1K20发布于 2020-11-19 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
系列篇|三维重建之纯格雷码三维重建
本文就简单介绍下如何使用纯格雷码进行三维重建，并得到一个精度尚可的点云（至少不出现重建平面时明显断层/分层现象）。 在无法获得准确的亚像素级的解码精度后，我们可以从三维重建方式本身去考虑,如上图所示。 至此，我们就很好的估计了一个比直接用解码结果按公式求得的更准确的三维重建点了，但是细心的朋友一定发现了，在一般形式的结构光三维重建中，我们仅仅需要用到列方向的条纹，（为什么仅需要一个列方向，可以看系列篇之三维重建原理 纯格雷码的三维重建并不算很常见，如果一定要用，不防试下上述方法，可以保证一定精度，当然还是没有相移法来的准确。 系列篇|结构光三维重建——相移法基本原理 系列篇|一文详解相移步长的选择问题 综述|线结构光中心提取算法研究发展 直播回顾|结构光编码与三维重建技术 关于结构光问题的总结 结构光三维重建原理 直播回顾
1.3K10发布于 2020-11-19 - 来自专栏算法之名
深度学习之三维重建
基于MVS的三维重建基础 三维信息表示方法 一般分为深度图/视差图、点云、网格。它们都是表达3D信息的一种方式，会根据实际应用场景不同来选取不同的方式来表示。
1.4K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏点云PCL
单视图三维重建
《Learning Shape Priors for Single-View 3D Completion and Reconstruction 》。再此分享给大家。同时也抛砖引玉吸引大家能够积极参与分享中。
2.2K30发布于 2019-07-30 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
三维重建技术综述
三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据的配准及融合，即可实现景物的三维重建。 基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即展开。 被动式三维重建技术 被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。 3.立体视觉法 立体视觉法（Multi-View Stereo，MVS)是另外一种常用的三维重建方法。 本文研究的点云数据为非结构化的散乱点云，属于三维重建特有的点云特点。 六. 若有另外的模型进入立方体，则按照下式(2-9)与(2-10)实现融合处理。 其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。
3.3K12发布于 2021-01-13 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
三维重建技术概述
基于不同类型区分每一套算法，以此把整合所有三维重建流水线功能，保证每套算法的紧凑性、可重用性与可执行性。 ---- 2.三维重建流程 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。 若有另外的模型进入立方体，则按照下式(2-9)与(2-10)实现融合处理。 其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。 尤其是在三维重建领域。然而由于三维重建过程涉及到大量密集的点云数据处理，计算量巨大，所以对系统进行相应的性能优化显得非常的重要。 通过GPU的并行计算，三维重建性能得到了大幅的提升，实现了实时的输入输出。
1.6K10编辑于 2022-05-10 - 来自专栏计算机视觉life
如何学习图像三维重建？
原文链接：如何学习图像三维重建？ 前言 随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？ 简单来说，三维重建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，从而得到物体的三维模型。如下所示。 下图是图像三维重建的基本流程： 三维重建应用 三维重建是增强现实（AR）、混合现实（MR）、机器人导航、自动驾驶等领域的核心技术之一。本文列举几个典型的应用场景： 自动驾驶。 三维重建是个交叉学科，涉及到高等数学、计算机视觉、计算机图形学等学科，想要学透还挺不容易。
1.1K10编辑于 2022-09-21 - 来自专栏计算摄影学
三维重建10-立体匹配6，解析KITTI立体匹配数据集
这个激光雷达每秒旋转10周，每个周期能够获得约100k个3D点信息，有效距离为64m，垂直分辨率为64。这个设备能够在室外运动场景提供非常准确的3D信息。 这两组镜头都是高精度的工业摄像头，它们与激光雷达相连同步起来，每秒进行10帧图像采集，分辨率为1392x512，FOV为90◦× 35◦。 三维重建2——相机几何参数标定和69. 三维重建4——立体校正(Recitification) 接下来，是标定和对齐激光雷达与参考相机。 由于数据中的大量噪声，使得这个过程并不容易。 现在场景中有大量运动物体，甚至采集系统本身也在运动，而我们的激光雷达采用的是卷帘快门，而且帧率很低(10fps)，从其中很难准确恢复运动物体的3D点云。所以作者将3D点云的获取分成了两步。 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集 67. 三维重建2——相机几何参数标定 69. 三维重建4——立体校正(Recitification)
2.1K21编辑于 2022-08-30 - 来自专栏计算摄影学
三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo
对于很多三维重建的应用，比如测距、尺寸测量、甚至自动驾驶中的障碍物检测识别，似乎这也没有构成很大的问题。 最后再把滤波后的双边网格重新投射回原始的图像，如下图所示： 由于双边网格的规模大大小于原始图像，比如一幅八百万像素的图像投射到双边网格中可能只有70*70*10=49000个格子。 比如Chen JiaWen等在演讲中提到，一幅两百万像素的图像，如果用原始的CPU上实现的双边滤波需要10分钟，而用他们的双边网格思想在2006年的G80 GPU上实现，只需要9毫秒！ 因此其结果更适合在图形图像渲染领域中使用，而非在对尺寸、距离等有严格要求的三维重建领域。 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集 手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化) 手机中的计算摄影6-旷视技术开放日上展示的手机电影
1.2K21编辑于 2022-11-30 - 来自专栏我爱计算机视觉
浅谈单图像三维重建算法
本文简单带大家看一下单图像三维重建相关的论文。写这篇文章算是对之前的一点总结。 但是三维重建不好做，因为三维数据真值很难获得，或者收集起来很花钱。 所以这就带来一个问题，如何以成本更低的方式完成三维重建。 ▊ 单图像三维重建算法是怎么实现的 从整体来看，最近两年顶会的三维重建算法绝大多数都是基于深度学习的。 常见的有neural-render[10], soft-render[13]与Dib-R[12]等。 3D-Aware Generator of GANs Based on Conditionally-Independent Pixel Synthesis”, arXiv e-prints, 2021. [10
98140编辑于 2022-03-23 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenCV实现SfM（二）：双目三维重建
目录： 文章目录 #极线约束与本征矩阵 在三维重建前，我们先研究一下同一点在两个相机中的像的关系。 descriptor_for_all.clear(); Mat image; //读取图像，获取图像特征点，并保存 Ptr<Feature2D> sift = xfeatures2d::SIFT::create(0, 3, 0.04, 10 detectAndCompute(image, noArray(), key_points, descriptor); //特征点过少，则排除该图像 if (key_points.size() <= 10 三维重建就是通过这些已知信息还原匹配点在空间当中的坐标。 软件运行后会将三维重建的结果写入Viewer目录下的structure.yml文件中，在Viewer目录下有一个SfMViewer程序，直接运行即可读取yml文件并显示三维结构。
3.8K11编辑于 2022-08-31 - 来自专栏计算机视觉工坊
深度学习|三维重建：R-MVSNet
/www.sohu.com/a/334072786_715754 一、背景 该文章来自香港科技大学和深圳Altizure公司的研究团队，该团队在2018年ECCV上提出了MVSNet，用于高精度多视图三维重建 二、摘要 深度学习已经被证明在多视图三维重建(MVS)中可以取得很好的效果，但是，现有的基于深度学习的三维重建方法最大的限制是尺度问题，大量的内存需求导致这些方法无法被应用在大尺度场景中。 这样就可以在显著减小内存消耗的情况下完成高精度三维重建。我们首先展示了该方法在MVS数据集上的优秀表现，然后给出了它在大尺度数据集上的结果，在这种尺度的环境下，原有方法无法完成重建任务。 它的主要贡献包括以下三点： 1）提出了一个用于多视图三维重建的端到端深度学习网络。 2）提出基于单应变换的2D到3D转换方法, 将相机的几何关系结合到神经网络之中。 R-MVSNet 由于MVSNet需要一次性优化所有的3D代价体，因此需要大量的内存存储所有图像对应的数值，当尺度大了以后，如果内存满足不了要求，便无法再进行三维重建了。
1.6K20发布于 2021-04-26 - 来自专栏又见苍岚
Photometric Stereo 光度立体法三维重建
光度立体法，即Photometric Stereo, 最早是由当时在MIT的人工智能实验室的Robert J. Woodham教授在1978年左右提出。他在1979年的论文《Photometric stereo: A reflectance map technique for determining surface orientation from image intensity》，以及1980年的论文《Photometric Method for Determining Surface Orientation from Multiple Images》中比较系统的阐述了整套理论框架。
4.1K20编辑于 2022-08-09 - 来自专栏一点人工一点智能
基于少量图像的三维重建综述
最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。 01 引言 一般而言，可以将三维重建问题看作照片成像的逆向问题。 在众多人工智能流派中，随着近10年计算机算力和训练数据量飞速发展，机器学习尤其是最近兴起的神经网络成了比符号主义更简单但效果更好的人工智能问题解决方案。 2.2 代表性方法 2.2.1 基于体素表示的方法 3D-R2N2[10]是一种基于循环神经网络实现体素操作的三维重建模型。该模型从大量的合成数据中学习从物体图像到其基础三维形状的映射。 基于神经常微分方程的四维人体建模示意[31]如图10所示，作者提出了一种深度学习模型对四维对象（在一个时间跨度上变形的三维对象）进行组合表示，将对象的形状、初始姿态和运动信息解耦，每个组成部分都通过一个低维的隐向量来表示 图10 基于神经常微分方程的四维人体建模示意[31] （2）基于参数化模型的方法 H4D示意[33]如图11所示，这项工作提出了一个新的框架，通过广泛使用的 SMPL 参数化模型中提供的人体先验，
1.8K40编辑于 2023-08-25 - 来自专栏美团无人配送
无人车业务中的视觉三维重建
该方案仅需一颗前视摄像头，运用深度学习和SLAM技术实现了道路场景的语义三维重建，将建图与定位的过程全部在车端实时进行。 车辆通过前视摄像头捕捉即时交通信息，然后抽象出道路场景的特征（即实现场景语义三维重建），并直接在车端完成地图“绘制”与定位。 Video to depth with differentiable structure from motion[J]. arXiv preprint arXiv:1812.04605, 2018. 10
2.5K40发布于 2021-11-02 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
使用 OpenMVG+PMVS实现视觉三维重建
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 基于图像的三维重建基本流程 ? 多张图像的特征点匹配 ? 多视图稠密重建（MVS） 目前，有不少开源的三维重建系统，本文简单介绍使用OpenMVG（有CUDA的可以用colmap）+PMVS（OpenMVS安装的坑比较多），实现三维场景的三维重建。 2.三维重建 python 3dr_test.py ? ?
8.1K11发布于 2020-12-03 - 来自专栏计算摄影学
三维重建——相机几何参数标定
三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵： 现在我们来思考一个问题，如果已知一系列3D点和其对应的2D图像点，如何通过上述模型求得相机矩阵P，进而求得相机的内参
2.2K10编辑于 2022-03-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号