冷冻电镜三维重建

三维重建工具——pclpy教程之点云可视化

本教程代码开源：GitHub欢迎star文章目录一、CloudViewer1.使用CloudViewer2.使用PCLVisualizer后端（失败）二、可视化rangeimage三、PCLVisualizer1.可视化点云说明2.显示RGB点云RGB点云说明3.显示自定义颜色说明4.显示法线和其他信息（有bug）解释5.显示形状说明6.显示多个视口说明7.自定义交互说明四、PCLPlotter五
薛定猫·2022-05-29 07:01

诗经•国风•邶风•北风

北风劲吹冷冻得发狂,雪花落下纷纷地飞扬。你若情真意切地喜欢我,就与我手拉着手去远
紫气东升·2022-05-28 13:15

三维重建（知识点详细解读、主要流程）

1.概念：三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。
wzyannn·2022-05-23 14:36

多视图几何三维重建实战系列之COLMAP

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达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
JoannaJuanCV·2022-05-21 07:37

3D视觉的学习路线都在这里了~

这些痛点，工坊的许多童鞋都踩过坑，也为大家提出了许多非常有价值的问题和解决思路，涵盖了计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等多个方向
Tom Hardy·2022-05-21 07:28

一个人学习3D视觉太痛苦了怎么办？

近两年来，工坊深挖3D视觉的各个领域，主要涉及计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等，在校的童鞋和已经工作的小伙伴为我们提出了很多非常有价值的问题
Tom Hardy·2022-05-21 07:27

视频+课件|3D视觉从入门到精通系统学习教程

这些痛点，工坊的许多童鞋都踩过坑，也为大家提出了许多非常有价值的问题和解决思路，涵盖了计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等多个方向
Tom Hardy·2022-05-21 07:27

三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天要介绍的是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
Tom Hardy·2022-05-21 07:27

视觉三维重建：计算机视觉的核心任务

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
cheng.li@3D_Vision·2022-05-21 07:23

教你一点点掌握视觉三维重建-colmap 重要代码逐行解析(大纲-预热阶段)

教你一点点掌握视觉三维重建-colmap重要代码逐行解析这里以colmap框架为准,主要对其重要环节代码结合自己的想法进行逐一讲解,colmap作为目前state-of-the-art的视觉重建pipeline
cheng.li@3D_Vision·2022-05-21 07:53

用COLMAP实现SfM三维重建

一、参考资料（SfM三维重建一）Colmap使用体验三维重建_COLMAP安装、使用和参数说明（翻译自官方文档）二、步骤1.COLMAP的安装参考博客Windows+COLMAP三维重建教程【exe安装
花花少年·2022-05-21 07:19

（SfM三维重建一）Colmap使用体验

使用图像进行三维重建，Colmap应该是比较常使用的软件，因为是开源的，所以也可以根据自己需求获取很多中间数据，实现一些小功能。
某个早晨突然醒来的特困生·2022-05-21 07:14

关于视觉三维重建colmap 一期课程，我想说点什么

为什么开colmap这门课2019年硕士毕业进入驭势科技从事高精度地图算法职位，闲暇时间便开启自己在B站上分享技术的历程，如下早期视频：但是发完这几次视频后，发现每次录制的时候总会遗漏自己想讲的，不能很好的表达自己，所以就暂停了一段时间的分享（另外一个原因是B站的私信，有的人直接以命令的语气要求我立即帮其处理colmap问题，甚是寒心与愤怒）。2020年8月底的时候，做了人生一个职业决定：辞职，从
cheng.li@3D_Vision·2022-05-21 07:32

生活碎碎念（26）上火半边脸都肿了

回家时，冰箱保鲜盒又变成冷冻室，冰箱里的蔬菜全冻坏了，我们又吃了两天速冻水饺和涮
明洁·2022-05-18 17:53

冷冻23年的睾丸竟成功产生精子！研究人员：为恢复生育能力提供新思路

杨净发自凹非寺量子位|公众号QbitAI将睾丸组织冷冻保存，二十多年后它竟能重新焕发生机——产生具有生育能力的精子？！最近，来自宾夕法尼亚大学的研究人员发表了一项实验结果。
QbitAl·2022-05-17 16:04

双目摄像头 三维坐标 python_聊聊三维重建-双目立体视觉原理

前言三维重建是个跨多学科的应用领域，围绕不同的尺度大小、不同速度要求、不同精度要求、不同硬件成本等要求发展出了各种各样的技术方案。在这个应用领域，充分体现了，没有最好的设备，只有最合适的方案。
weixin_39860849·2022-05-14 21:42

双目三维重建_聊聊三维重建双目立体视觉原理

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：TengfeiJianghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/81016834本文已由原作者授权，不得擅自二次转载前言三维重建是个跨多学科的应用领域
weixin_39912566·2022-05-14 21:42

SAR图像的干涉相位 matlab_聊聊三维重建-条纹法之相位法-1

一、前言前文介绍了双目立体视觉的基本原理。具体到三维扫描应用中，有多种结构光重建的方案。条纹法是其中应用比较广泛的一类方法，尤其在追求高精度的工业应用中比较常见。条纹法，顾名思义，通过投射一组时序变化的条纹图案，来辅助完成立体匹配和视差计算、或者深度的直接计算。根据不同的条纹图案，衍生出了一系列方法，如格雷码等二值编码方案、正弦条纹的相移法、格雷码+相移法、彩色条纹法等等。本文主要介绍相位法的原理
weixin_39535287·2022-05-14 21:12

一文详解三维重建中的立体匹配

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨HawkWang来源丨计算摄影学通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像。当做到这一点后，就可以很方便的在水平方向搜索一个图像上的一点在另外一个图像上的对应点。如下图所示，左图上的一点p在右图上的对应点
Tom Hardy·2022-05-14 21:12

三维重建万物

而你浑然不知……https://arxiv.org/pdf/2004.15021.pdf借助于三维重建技术，我们获得了现实环境的空间信息，从而在虚拟空间上可以把潮水精确地与现实叠加。？
shadowcz007·2022-05-14 21:41

三维重建——相机几何参数标定

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源：公众号@计算摄影学三维重建——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
Tom Hardy·2022-05-14 21:41

来聊聊三维重建？

，对于中国而言，可以算是实景三维的元年，自然资源部发布《实景三维中国建设技术大纲（2021版）》，各地实景三维项目建设进入新高潮，对于测绘人而言，这算是一件大事，这似乎意味着，摄影测量进入了全新的实景三维重建阶段
李迎松~·2022-05-14 21:11

python创意代码-Python 一行代码能实现丧心病狂的功能

手头有109张头部CT的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有RGBA四个通道）。
weixin_37988176·2022-05-13 17:21

一夜春水慢，灯火雨中船

而阵雨过后的世界，万物都犹如冷冻的薄荷水入喉般清新沁人。春至，雨水亦至，就像上天也在为新的一年所喝彩，慷慨洒下一阵又一阵清
DylanChao·2022-05-07 11:24

C#开发PACS医学影像三维重建(十三):基于人体CT值从皮肤渐变到骨骼的梯度透明思路

当我们将CT切片重建为三维体之后，通常会消除一些不必要的外部组织来观察内部病灶，一般思路是根据人体常见CT值范围来使得部分组织透明来达到效果，但这是非黑即白的，即，要么显示皮肤，要么显示神经，要么显示骨骼…然而，当病灶介于两个CT值范围中间或重合时，要观察病灶这将是一个非常困难的工作，需要手动
乔克灬叔叔·2022-05-05 12:00

资料汇总-学习笔记1

第一部分AR相关技术资料1网络资料1.1手眼标定法经典手眼标定算法之Tsai-Lenz的OpenCV实现1.2纯视觉SFMOpenCV实现SfM（一）：相机模型OpenCV实现SfM（二）：双目三维重建
Bao_Ling·2022-04-30 14:19

学习OpenCV之CV篇

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage结构，也可以是
太平洋上的冰山·2022-04-28 09:36

一些OpenCV里常用的图像处理

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage结构，也可以是
Crossi·2022-04-28 09:04

Opencv之CV篇

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage结构，也可以是
妮耐噜噜·2022-04-28 09:32

OpenCV里常用的图像处理

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage结构，也可以是
DaveBobo·2022-04-28 09:01

android 实现3d扫描,3D激光扫描三维重建——6.（android）系统框架

本系统在matlab验证过后，目标是移植到android上。通过Android的JNI调用c++实现的算法核心部分。方法：在安卓开发中，通过JNI调用本地C++代码，使用opencv进行开发处理，本地代码通过NDK进行编译。MainActivity.class主要实现功能：Android实现录像主要依靠MediaRecorder和SurfaceView这两个类。另外，因为需要对摄像头参数做一些设定
知乎人文·2022-04-23 07:29

【三维深度学习】多视角场景点云重建模型PointMVS

1.PointMVS基于深度学习的现有三维重建方法大多都是基于3DCNN来进行深度图或者体素的预测。但这种方法对于内存的消耗达
hitrjj·2022-04-23 07:54

【必备知识】线激光扫描三维成像原理

WELCOME欢迎来到K❤️J的空间本文主要讲解线激光扫描三维成像的算法实现原理，基于这篇文章介绍️，期待你对此类三维重建方法有一个清晰的认识~!
一叶孤舟渡·2022-04-23 07:29

【相机标定与三维重建原理及实现】学习笔记1——相机模型数学推导详解

目录前言一.小孔成像模型二.坐标系的变换1.世界坐标系到相机坐标系的变换（刚体变换）[xw^→xc^\boldsymbol{\hat{x_{w}}}\rightarrow\boldsymbol{\hat{x_{c}}}xw^→xc^]2.相机坐标系到图像坐标系的变换（射影变换，基于小孔成像模型）[xc^→xp^\boldsymbol{\hat{x_{c}}}\rightarrow\boldsymb
ViolentElder·2022-04-21 07:34

相机模型（三维重建-------3【任务1】）

学习来自隋博士的基于图像的三维模型重建，感谢。（盗图+手写公式）第一部分主要是针孔相机的模型（还有鱼眼相机），首先阐述一下基本坐标系的关系，有以下几个方面：1.世界坐标系到相机坐标系2.相机坐标系到像平面3.像平面到像素坐标系有关第一个：为什么要做这个逆变换呢？主要有两个目的：一是知道相机的中心在世家坐标系的位置。二是为了知道相机的朝向。这两个怎么求的，自己想啦！说下结论，相机朝向其实和旋转矩阵的
小邢~·2022-04-21 07:03

python 3d重建_三维重建怎么入门？

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
weixin_39890543·2022-04-21 07:01

python三维重建_三维重建怎么入门？

最近也算是三维重建入门了，所以回顾一下自己的学习历程。结论：目前图像的三维重建都是于相机模型和三角测量实现的（还有一些其他的方法，因为没看过，就先算了）。三维重建的步骤其实也就是我学习的步骤。
weixin_39600331·2022-04-21 07:31

初探三维计算机视觉（三维重建） —— 相机模型 + 双目系统 + 点云模型

初探三维计算机视觉（三维重建）——相机模型+双目系统+点云模型目录初探三维计算机视觉（三维重建）——相机模型+双目系统+点云模型1.相机模型1.1相机模型中的坐标系1.2四种坐标系之间的转换1.3镜头畸变与透视变换
ErrorError！·2022-04-21 07:39

OpenCV学习笔记与代码示例（四）：双目视觉原理及实现

目录1.双目立体视觉基本原理1.1三维重建过程1.2双目匹配问题1.3对极几何1.4基础矩阵F1.5本质矩阵E2.OpenCV实现2.1双目标定后的双目相机的三维重建2.2单目标定的双目相机的三维重建2.3
黑化咸鱼·2022-04-21 01:43

读书笔记《繁花》

南方的冬春季就是这样，湿冷冻人。这一期《繁花》的共读已进行了大半，我还只看了几页。金宇澄先生是上海人，这部作品也是浓浓的上海味道。看了一二章，吴语软糯、细碎、精致，将江南水乡的风物情致，俗世的街头市
慕晓席·2022-04-18 22:25

相移法+格雷码

多频外差：需要拍摄多幅图片，对于动态的三维重建不友好格雷码：高鲁棒性二值码亮区域-编码0，暗区域-编码1假设投射三幅图案，则编码方式如下：二值码和格雷码比较相机拍摄–一个像素点正好在黑白相间的边界点–容易发生解码错误格雷码生成
一个黎明·2022-04-14 16:27

三维重建-四步相移法中的提取相位问题

四步相移法中的提取相位问题%%清理工作空间clc;closeall;clear;%%系统标定L=200;%摄像机光心到参考平面距离（标定获得）D=60;%投影仪光心到摄像机光心连线距离（标定获得）f=1/32;%投影的光栅频率W_Scale=12;H_Scale=12;%%读四副图片（调制图案）image1=imread('o_1000000.bmp');I1=double(rgb2gray(im
吃素的小动物·2022-04-14 16:24

相位解包裹（一）一维相位解包裹

但是，提取相位后的下一步，应该是结构光三维重建非常重要的一步，在我看来，说是最重要的也不为过，就是相位解包裹。首先我们先讨论什么是相位解包裹。相位解包裹相位提取不管用FTP
明天的阵雨·2022-04-14 16:54

基于互补格雷码的三维面结构光测量

–基于循环互补格雷码的高速三维形貌测量作者：吴周杰，张启灿等期刊：OpticsandLasersinEngineering，2012研究内容本文作者提出一种基于互补格雷码的相移相位展开方法，可用于高速三维重建工作
我是刺客·2022-04-14 16:12

(超详细)互补格雷码+相移码求解包裹相位（Python实现）

格雷码+相移码解相位的原理可以参考：【3D视觉工坊】第十公开课：结构光编码与三维重建-哔哩哔哩。这次博客并不介绍标定和后面三维信息的匹配。(ps:代码能
ScarLeTzzz·2022-04-14 16:10

疫情下的小长假（三）

先把艾草洗净，焯水，分成两小袋放入冰箱冷冻室。以后随时想吃都可以取出来，用破壁机搅成糊，加上糯米粉、奶粉揉成皮，包上芝麻、红豆等馅料，蒸熟就是青团了。春天的滋味也因此而留在了今年的随时随地里了，哈哈！
叮_咚·2022-04-14 06:10

移动平台、线激光扫描、物体三维重建

本文装置基于一维运动平台-传送带，可以实现单视角线激光扫描三维重建，也可实现多视角多线激光扫描三维重建。
一叶孤舟渡·2022-04-12 07:33

基于移动平台的线激光扫描物体三维重建

接下这段时间将整理下列内容：标定相关：相机标定、光平面标定、扫描方向标定、多相机全局标定、机械臂手眼标定、工具（TCP）标定。成像相关：图像去噪技术、线激光条纹中心线提取技术（中心法、边缘法、灰度重心法、骨架提取法、曲线拟合法、steger算法等）点云相关：点云去噪技术、多视角点云拼接技术、模型切片技术、点云配准技术（ndt、icp、fpfh等）、点云拼接融合技术、点云尺寸计算等。整理内容链接如下
一叶孤舟渡·2022-04-12 07:32

docker笔记总结

这意味着这些工具必须能够处理大小不一、运输需求各异的货物（例如袋装的咖啡、桶装的有毒化学品、盒装的电子产品、成队的豪华轿车、冷冻羊排）。以往这是一道复杂且
steven_cici·2022-04-11 15:14

深度学习三维重建模型volsdf使用记录

小白学习记录1.首先利用COLMAP获取相机参数1.1特征提取1.2特征匹配1.3稀疏重建1.4导出为text2.利用colmap/read_write_model.pyatdev·colmap/colmap·GitHub将text文件转换为cameras_before_normalization.npz，再利用volsdf/data/preprocessatmain·lioryariv/vols
CV小小白·2022-04-11 12:15
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