-【三维重建】第28页

倾斜摄影三维建模软件photoscan教程

PhotoScan无需设置初始值，无须相机检校，它根据最新的多视图三维重建技术，可对任意照片进行处理，无需控制点，而通过控制点则可以生成真实坐标的三维模型。

weixin_34129696·2020-07-06 00:48

视觉SLAM方向找工作经历

秋招已经过去了两个多月了，一直拖到现在2017年快完了才"舍得"写==先说一下自己的基本情况，985硕士一枚，有还不错的一作会议论文，一直专注在视觉SLAM和三维重建方面，SLAM和三维重建内容都很多，

weixin_34054866·2020-07-06 00:26

【无人机学习】惯性导航系统简介

单目、双目、RGBD等视觉传感器可以获得非常丰富的环境信息，可以方便的用于三维重建、识别去过的地方（回环检测）等。而IMU传感器则可以获得移动机

wb790238030·2020-07-05 20:59

灭点检测算法综述

灭点检测在三维重建、计算机视觉有着重要的应用；主要的应用是根据单幅图像能够获取相机的内参数，适应的大多数场景为曼哈顿结构。

YongjieShi·2020-07-05 18:21

[cv基础二]图像特征点提取

在运动目标跟踪，物体识别，图像配准，全景图像拼接，三维重建等方面，都使用特征点来代表图像的内容。角点是其中一类重要的点特征。下面就什么是角点及常见的角点检测算法进行介绍。

chenqin's blog·2020-07-05 17:52

无人机--三维重建

最近偶然看见了用无人机航拍三维重建：http://bbs.dji.com/thread-17304-1-1.htmlhttps://www.altizure.com/explore?s

xiaokcehui·2020-07-05 16:49

如初三维重建，用影像重建快速生成场景三维模型

用影像重建技术，快速生成场景三维模型的平台，专注于提供文化遗产数字资源的展示、保护、管理、传播和应用服务。一、器材准备：文物3D建模设备建议最好使用单反或者微单相机，手机拍摄亦可，但必须保证光照充足。对于大型雕塑等可用无人机拍摄。如果在室内摄影棚拍摄，需要闪光灯、柔光箱、背景纸、电动转盘等等。二、文物数字化拍摄环境：1)室内：请保持光线充足，照片中不要出现移动的物体，如人、车等。如图2)室外：最好

stars1511·2020-07-05 13:31

OpenCV Using Python——单目视觉三维重建

单目视觉三维重建1.单目视觉三维重建简介单目视觉三维重建是根据单个摄像头的运动模拟双目视觉获得物体在空间中的三维视觉信息。

灰巧克力爱松露·2020-07-05 11:32

P3D——《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》概述

概述引言：最近阅读了本篇发表在ICCV’17上的论文，本文主要的贡献在于提出来了新的网络结构P3D，以及对于P3D网络结构组合的探究，最近又在想是不是可以在3维立体的视频中，对物体的行为进行感知，这可以结合三维重建方面的工作来探索

一只工程狮·2020-07-05 08:37

基于深度相机的三维重建技术

三维重建（3DReconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入，重建出场景中的三维模型。

AdamGloria·2020-07-05 07:38

每天一篇论文 283/376 Deep Virtual Stereo Odometry: Leveraging Deep Depth Prediction for Monocular DSO

摘要单纯依靠几何线索的单目视觉里程测量方法容易产生尺度漂移，需要在连续帧中有足够的运动视差进行运动估计和三维重建。本文提出利用深度单目深度预测来克服基于几何的单目视觉里程计的局限性。

流浪机器人·2020-07-05 03:26

2D到3D转换三维重建

2D到3D视频转换（也称为2D到立体3D转换和立体转换）是将2D（“平面”）胶片转换为3D形式的过程，几乎在所有情况下都是立体声，因此它是创建图像的过程。每个眼睛来自一个2D图像。内容1概述1.1重新渲染计算机动画电影2重要性和适用性3一般问题4质量半自动转换4.1基于深度的转换4.1.1多层次4.2其他方法5自动转换5.1运动深度5.2焦点深度5.3视角的深度6另见7参考文献概述[编辑]2D到3

樱桃木·2020-07-05 03:50

双目测距与三维重建的opencv问题——图像获取与单目定标

本文转自邹宇华老师的博客http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5961769个人能力有限，第一次写文章，特以老师的文章镇楼，以此自勉双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao：在OpenCV

i_water·2020-07-04 18:09

三维重建10：点云配准和点云匹配

点云的配准一般分为等价集合和律属集合两种配准，其中等价集合配准叫做匹配过程，律属集合配准被称为Alignment。点云的匹配一般使用ICP方法（ICP：IterativeClosestPoint迭代最近点），即两个点云纯粹通过刚体位姿变换即可大致重合，参考三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法。若找稠密/稀疏点的匹配关系，ICP算法即简化成一个最小二乘问题，可以通过解方程的方法得到解析解

alppkk4545·2020-07-04 10:54

知识星球技术目录

各位看官，大家好，我主要研究结构光三维重建方向，各种结构光三维重建方法基本上都实现过（线扫，格雷码，相移，散斑等等）。

小贤有话说·2020-07-04 08:56

OpenCV 3.1 发布，计算机视觉库

主要改进：OmnidirectionalCamerasCalibrationandStereo3DReconstruction全方位摄像机标定和立体三维重建–open

Y_Y_Z·2020-07-04 08:58

三维重建

微信公众号：小白图像与视觉关于技术、关注yysilence00。有问题或建议，请公众号留言。只是找个地说会话#1.从两个角度看运动的结构>-运动结构（SfM）是根据一组2D图像估算场景的3D结构的过程。本示例向您展示如何从两幅图像中估计经过校准的相机的姿势，如何重建场景的3-D结构直至未知的比例因子，然后通过检测已知大小的对象来恢复实际的比例因子。#2.综述本示例说明如何从使用通过CameraCa

Ewing_yy·2020-07-04 05:37

基于深度学习的单目图像深度估计总结

深度图（DepthMap）表示每个像素在空间中的位置，是一种普遍的三维场景信息表达方式，广泛应用于自动驾驶、三维重建等方面。基于深度学习的单目图像深度估计是本领域近几年的趋势。

Borazxn·2020-07-04 04:47

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

wode0239·2020-07-04 03:44

特征提取、特征描述、特征匹配的通俗解释

特征匹配（FeatureMatch)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。

飞向蓝天的小飞机·2020-07-02 16:02

Cooperative Holistic Scene Understanding： Unifying 3D Object, Layout, and Camera Pose Estimation2018

以往的三维重建和整体场景理解通过增加一些2D-3D约束来维持

phy12321·2020-07-02 14:46

ElasticFusion编译过程（Ubuntu16.04）

ElasticFusion编译过程（Ubuntu16.04）1.ElasticFusion简介ElasticFusion是三维重建领域效果比较显著的开源库，其作者为FacebookRealityLabs

jthree2012·2020-07-02 06:59

opencv3.1.0 特征点检测与图像匹配(features2d、xfeatures2d)

特征检测与匹配，在物体检测，视觉跟踪，三维重建等领域都有广泛的应用。所以学习features2d、xfeatures2d中函数的使用，很有必要。

徐大大平凡之路·2020-07-02 03:44

利用二维图像的深度估计

同上一篇，老板安排的调研================================================================基于二维图像的深度估计算法基于图片的三维重建方法可分为双目立体视觉和单目立体视觉

Rorschach·2020-07-02 03:37

三维重建——定位方法：aprilTags、ARtoolKits、depth(自用的方法)

这些方法里面主要讲述下AprilTags的流程以及ARtoolkit的对比。depth自用的方法视情况写。AprilTags源码及我自己写的修改代码->https://blog.csdn.net/hehehetanchaow/article/details/86673228论文：https://april.eecs.umich.edu/media/pdfs/wang2016iros.pdfApri

hehehetanchaow·2020-07-02 02:28

立体视觉_基于多频外差的三频正弦波理想状态下的解相位

2.过程在做三维重建的时候，如何准确高效

鲁中地区有小雨·2020-07-02 00:58

ElasticFusion 解析

泡泡机器人ElasticFusion讲解PPT：http://pan.baidu.com/s/1eSDuhZs文章评价1、基于RGB-D稠密的三维重建，一般使用网格模型融合点云，ElasticFusion

Xingyin-Fu·2020-07-02 00:00

Fusiello极线校正方法的原理及C++实现

在三维重建中，极线校正是很重要的一个环节，其作用就是把左右两个图像的进行变换，使其左右图像的极线左右平行。通俗一点说也就是，使左图像中某一行（或列）中的每一个点，都出现在右图像中对应的行（或列）中。

fsencen·2020-07-02 00:04

CVPR 2020文本图像检测与识别论文/代码

共收录1470篇文章,算法主要领域：图像与视频处理，图像分类&检测&分割、视觉目标跟踪、视频内容分析、人体姿态估计、模型加速、网络架构搜索(NAS)、生成对抗(GAN)、光学字符识别(OCR)、人脸识别、三维重建等方向

demm868·2020-07-01 22:51

matlab怎么把bmp图片生成三维点云，得到其深度信息（目的，三频外差解包裹后实现三维重建）

matlab怎么把图片生成三维点云1、matlab中未定义函数或变量‘ply_write’。上面四行代码也不知道啥意思，作者应该建了单独的函数，需要下载https://www.baidu.com/link?url=Rxt7AtEC75m-ywgq2DNdPV2bT1mpQRF32ElREC6sDizzsbFrvJUi2dlOQ5RcSNutxQynY838II4krUOhXDYNODYKLlC2v

clover_fairy·2020-07-01 20:58

多频外差法单目结构光算法详解

之前几篇博文只是笼统的介绍了一下结构光单目三维重建方法如：高精度单目结构光三维重建、单目结构光三维重建多频外差单目重建。这里稍微详细一点介绍下其中的算法原理，主要是标定的过程。

clipp_Huang·2020-07-01 20:25

OPENCV2计算机视觉编程手册--第八章检测并匹配兴趣点

这类点被大量用于解决物体识别，图像匹配，视觉跟踪，三维重建等问题。一、检测Harris角点1.概念及原理(1)角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点。

大白菜丫丫·2020-07-01 15:01

Task01 Harris特征点检测器-兴趣点检测

1.1简介在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。

Thoth_A·2020-07-01 14:43

【三维重建】PIFuHD:Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization

标题：PIFuHD:Multi-LevelPixel-AlignedImplicitFunctionforHigh-Resolution3DHumanDigitization链接：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2004.00452v1.pdf摘要基于图像的3D人体估计已经在深度神经网络的帮助下取得了重大的进展。即使现在很多的方法已经证明在真实世界应用的潜力，它们仍然难以产生输入

Swocky·2020-07-01 13:50

计算机视觉基本知识

计算机视觉主要分为四个步骤：图像获取、图像校正、立体匹配和三维重建。其中，立体匹配的目的是在两个或多个对应同一场景的图像中找到匹配点，生成视差图。

zzzwwwmmm·2020-07-01 07:45

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（下）

打卡记录一、Harris特征点检测器-兴趣点检测6.24在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中

超爱喝酸奶·2020-07-01 01:03

点云三维重建有关原理

点云三维重建有关原理分类：点云三维重建2014-01-1717:102158人阅读评论(0)收藏举报PCL3d目录(?)

learn deep learning·2020-06-30 18:14

视频图像识别学习系列：线结构光三维测量重建

项目背景：项目用于工业零件的公差检测，主要是针对缝隙和高低差两种公差，具体应用领域如汽车、飞机的蒙皮对接检测，当然，对于别的公差改变一些代码，也是可以做到的；技术方案：采用线结构光进行三维重建，用三维点云数据进行相应公差计算

卡-_-卡·2020-06-30 18:59

OpenCV——角点检测原理分析（Harris，Shi-Tomasi、亚像素级角点检测）

角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。

点滴成海~·2020-06-30 17:51

CVPR 2020 全部论文分类汇总和打包下载

算法主要领域：图像与视频处理，图像分类&检测&分割、视觉目标跟踪、视频内容分析、人体姿态估计、模型加速、网络架构搜索(NAS)、生成对抗(GAN)、光学字符识别(OCR)、人脸识别、三维重建等方向。

ScorpioDoctor·2020-06-30 16:34

基于多视角照片的3D人脸重建

【原文：http://www.sigvc.org/why/book/3dp/chap5.3.2.htm】5.3.2基于多视角照片的3D人脸重建多视角三维重建的技术原理请详见第6章6.3节“立体视觉重建：

查志强·2020-06-30 15:29

基于OpenStreetMap与OpenGL的矢量地图三维重建

地图数据来自于OpenStreetMap，这是一个地图开源网站，可以XML文件格式导出很精确的地图数据，再基于这些数据使用Qt下的OpenGL进行三维重建工作，（这次程序就不上传了，上传了也没人看，看也看不懂

IHNF·2020-06-30 11:17

AutoX创始人肖健雄来信：无人车量产的4大技术储备

在此之前，肖健雄教授在学术研究领域留下了一份光鲜履历：香港科技大学本硕，从那时起就开始三维重建和街景分析研究；其后博士学于MIT，期间拿到2012年GoogleResearch最佳论文奖。

量子位·2020-06-30 05:54

opencv角点检测简介

吐着泡泡说爱你·2020-06-30 04:02

wxPython + pyOpenGL，打造三维数据分析的利器

文章目录1.前言2.关于wxPython3.关于pyOpenGL4.架起沟通wxPython和pyOpenGL的桥梁5.场景、视区和模型6.三维重建的实例7.后记1.前言在三维显示领域，OpenGL是神一样的存在

天元浪子·2020-06-30 03:47

三维重建之平面扫描算法（Plane-sweeping）

平面扫描（plane-sweeping）介绍：plane-sweeping算法在三维重建中非常重要，其特别适合并行计算，因此通过GPU加速后可以使复杂的稠密重建达到实时。

小玄玄·2020-06-30 03:33

（医学三维重建）MATLAB体绘制算法：光线投射（RC）

（医学三维重建）MATLAB体绘制算法：光线投射（RC）算法原理代码实现实验结果在这里插入图片描述其他byHPC_ZY算法原理其原理与体绘制算法MIP类似，只是在灰度计算上有区别。

HPC_ZY·2020-06-30 03:30

MATLAB生成三维体数据

MATLAB生成三维体数据一、三维体数据的生成二、多二维矩阵生成三维体数据三、多二维图像生成三维体数据四、DICOM序列生成三维体数据五、其他byHPC_ZY之前写了医学影像三维重建的文章，许多小伙伴都来问测试数据的

HPC_ZY·2020-06-30 03:59

点云数据处理学习笔记

（2）多视图三维重建：计算机视觉中多视图一般利用图像

春末的南方城市·2020-06-30 03:42

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。

无止境x·2020-06-30 02:07

推荐频道

-【三维重建】