文章目录前言一、针孔模型二、模型内坐标系简介及相互转换1.外参矩阵世界坐标系到相机坐标系2.内参矩阵相机坐标系到归一化像平面坐标系归一化像平面坐标系到物理像平面坐标系3.透视矩阵4.径向畸变前言基于图像的三维重建从获取多视图像开始

文章目录前言一、特征点检测二阶的拉普拉斯高斯边缘提取算法(LOG)尺度不变特征变换算法(SIFT)加速稳健特征算法（SURF)Harris角点特征提取算子加速分割测试特征提取(FAST)特征点检测算子(ORB）二、特征匹配匹配策略蛮力匹配（BruteForceMatching)快速最近邻（FLANN)有效降低FP的两种策略BFMatching-crossCheckNearestneighbordi

第二种基于深度图融合的方法在前面已经介绍过：基于图像的三维重建——深度图计算方法1-SGM/tSGM(9)以及基于图像的三维重建——深度图计算方法2-PatchMatch(10)，这两种

文章目录介绍单图像三维重建具体算法形体建模+色彩渲染使用神经渲染器使用神经辐射场（NERF）介绍单图像三维重建算法主要通过深度学习实现，主要分为以下三种技术路线对图像中的目标物体进行建模，直接取得其三维形体

2ORBSLAM2测试自己拍摄的数据集使用手机、摄像机等设备拍摄视频，对应我们只能使用单目(Monocular)。2.1对相机标定首先我们要对相机进行标定，使用MATLAB里面的标定工具包。标定好之后创建一个单目模式下的yaml，复制TUM1.yaml修改标定参数即可。注意:因为现在手机比较智能，要注意手机录像清晰度是可调节的，对应标定出的数不同。一定要保证标定时的清晰度一定要和录像时的一样。标定

目前我看到的无监督的方法就是这么几篇，会持续更新相关论文。其实都是基于第一篇提出的基于光度一致性做文章，在那个基础上使用各种层面上的光度一致性约束。LearningUnsupervisedMulti-ViewStereopsisviaRobustPhotometricConsistencyMVS2:DeepUnsupervisedMulti-viewStereowithMulti-ViewSymm

cascadeMVSNet（GitHub-kwea123/CasMVSNet_pl:CascadeCostVolumeforHigh-ResolutionMulti-ViewStereoandStereoMatchingusingpytorch-lightning）是基于pytorch搭建的一个三维训练网络，它集训练，重建，分辨为一体。相比起MVSNet_pytorch（https://githu

本文同步发表在公众号（happyGirl的异想世界）以及知乎（链接https://www.zhihu.com/question/328891283/answer/1604072340）导读不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型

不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型，都需要将提取到的高层特征进行放大，此时就需要对featuremap进

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）。

三维重建开源项目汇总1、Meshroom⭐5.7kAliceVision是摄影测量计算机视觉框架，可提供3D重建和相机跟踪算法。

blogMakefragments—Open3D0.16.0documentation（2）操作流程参考Python从RGBD数据进行3D场景重建-百度文库（3）blogOpen3d利用彩色图和深度图生成点云进行室内三维重建

CVPR2021：NeuralRecon:Real-TimeCoherent3DReconstructionfromMonocularVideoCode：https://github.com/zju3dv/NeuralRecon传统基于深度图重建方法：depthmap转换为pointclouds估计三维曲面位置并生成重建的网格在离线MVSpipline中，常使用Poissonreconstruct

Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？  A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。

前言此为学习《视觉SLAM十四讲》第1、2讲及其他相关SLAM内容的总结与整理。什么是SLAMSLAM是SimultaneousLocationandMapping，同时定位与地图构建。是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。目的是解决自主机器人“定位”和“建图”两个问题。同时要求能够实时地，没有先验知识地进行。SLAM问题的本质是对主

三维重建结构分为SFM和MVS这两个部分，常见的三维重建方法如图所示对于学过SLAM的同学看到这可能就觉得不舒服了，对于SLAM和三位重建这俩同宗师兄弟竟然都不给介绍介绍，这

主要目的：SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外)，主要目的是：estimatingthegeometryofthesceneandcameraposesfromasetofimages.使用场景最多还是标定相机内外参

前言：2019年6月27日，我进行了网易伏羲实验室虚拟人方向的电话面试。在电话中，我支支吾吾连自己的项目都讲不清楚。不管最后面试结果如何，自己做过的东西起码自己要懂。基础知识内积a⋅b=aTb=∑i=13aibi=∣a∣∣b∣cos<a,b>\bf{a}\cdot\bf{b}=\bf{a}^T\bf{b}=\sum_{i=1}^3a_ib_i=|\bf{a}||\bf{b}|cos&l

简单说明SFM是StructrueFromMotion(从运动恢复结构)。MVS是MultiViewStereo(多视图立体)，SFM生成的是稀疏点云，恢复相机之间的几何关系，MVS生成的是密集点云。

看了许多与本人研究方向有关的论文，经常涉及到SLAM、SFM、MVG、MVS的范畴，这几个部分有很大的相似之处，但侧重点有所不同，所以根据目标所设计的策略有所不同。

学习人像透视畸变消除问题,提出了一种能够消除近距离人像摄影畸变的方法，通过预测每个像素需要移动的纠正流图来避免了对于3D人脸建模的过程，同时还补充了透视变换中确实的细节，可广泛应用于人脸重建、三维重建、

对于单个相机拍摄的图像序列很简单，将自己的图片放入一个文件夹，命令输入指向这个文件夹就好了：1.1Sequential&IncrementalSfMpipeline$cdopenMVG_Build/software/SfM

本机环境如下：名称版本cuda11.4vs2019cmake3.23.1boost1.79.0cgal5.4glew2.2.0eigen33.4.0glew2.2.0glfw33.3.7gmp6.2.1mpfr4.1.0opencv44.5.5zlib1.2.12OpenMVS官方给的安装步骤如下：#Makeatopleveldirectoryfordeps&build&srcsomewhere:

目录一、前言二、colmap重建得到稠密点云三、openmvs重建得到纹理模型一、前言colmap是一个很优秀的三维重建开源框架，包含sfm,densify,和mesh三个部分，但是mesh模块的效果不太行

稠密重建openMVS的输入是一组图像以及已经计算出的位姿，所以省去了SFM位姿估计的部分。在openMVS的稠密重建中，由以下部分组成：深度图计算、深度图融合、点云颜色计算和点云法线计算组成。

目录1.可微渲染简介2.DIB-R原理3.可微渲染进行三维重建流程1.可微渲染简介三维的物体渲染成二维图像的时候，其实本质上是进行了一系列矩阵变换，插值等操作，这和神经网络有一定的相似之处，渲染相当于前向传播

2.23D形状补全3.DeepSDF4.Auto-decoder4.1训练阶段4.2推理阶段5.实验与应用5.1表示已知的三维形状5.2表示未知的三维形状5.3形状补全5.4隐空间插值1.概述在广义的三维重建领域

官网http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cv照相机定标和三维重建目录[隐藏]1针孔相机模型和变形2照相机定标2.1ProjectPoints22.2FindHomography2.3CalibrateCamera22.4FindExtrinsicCameraParams22.5Rodrigues22.6Undistort22.7InitUndistortMap2

近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾

前言本文章使用3DSlicer对输入数据进行三维重建，结合别人的经验以及自己的摸索，写成这一篇文章，只是简单的记录一下自己做过的事情，并没有多少深入的去研究，对一些东西可能理解的不够好，希望读这篇文章的人能够谅解

结构光方法拥有高精度、高密集点云、高速的优点，适用于三维重建、缺陷检测、智能抓

Single-Shot3DShapeReconstructionUsingStructuredLightandDeepConvolutionalNeuralNetworks文章目录Single-Shot3DShapeReconstructionUsingStructuredLightandDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstract1.Introduction2.

左超论文中各种标定方法一般都分为两步，第一步参数计算，第二步重建Triangularstereomodel（三角立体模型/逆相机法）信息汇总出自论文：Feng,Shijie,ChaoZuo,LiangZhang,TianyangTao,YanHu,WeiYin,JiamingQianandQianChen.“Calibrationoffringeprojectionprofilometry:Aco

乍一看代码Linearphase-heightmodel和Polynomialphase-heightmodel的step1几乎一样，但是略有不同两者都是说的相位-高度模型下的，看论文可以更清晰地明了Calibrationoffringeprojectionprofilometry:Acomparativereview相同点：输入相同不同点：在于n_ord%Polynomialphase-heig

接上文：三维重建之条纹投影结构光（一）https://blog.csdn.net/beyond951/article/details/123361852?

接上面三文：三维重建之条纹投影结构光（一）https://blog.csdn.net/beyond951/article/details/123361852?

接上面两文：三维重建之条纹投影结构光（一）https://blog.csdn.net/beyond951/article/details/123361852?

前言在近景三维重建领域，结构光技术可以说是应用最广泛的，尤其在工业领域。该技术目前具有高精度和无视弱纹理等优点，但复杂的室外环境还是会对该技术造成一定程度的干扰。

前言在近景三维重建领域，结构光技术可以说是应用最广泛的，尤其在工业领域。该技术目前具有高精度和无视弱纹理等优点，但复杂的室外环境还是会对该技术造成一定程度的干扰。

本篇以理论知识为主，主要从以下三个方面进行介绍，首先介绍条纹投影的三维重建测量原理；然后介绍相位和高度的模型，即相-高模型，最后介绍相位主值的求解和相位展开。本篇博文不涉及具体的代码实现。

1.论文大致介绍论文是基于GAN网络的高精度、基于单张图片的人脸三维重建，重建效果如下图所示我们可以看到人脸的细节还原得特别详细，总而言之，本篇论文的特点如下与传统生成3dmm的颜色系数的方法不同，本文使用

基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，本文来介绍初学深度学习单张图像人脸三维重建必须要读的文章。

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在这篇文章中，笔者将介绍一篇论文，论文提出了一种由法向量恢复深度的方法：论文为Surface-from-gradients:Anapproachbasedondiscretegeometryprocessing1.论文的动机与概况SfS(surfacefromshading)和PS(photometricstereo)可以计算稠密带噪的法向量图（梯度场），通过积分可计算出深度图。数学上，由三维表面

本文首先介绍基于稀疏回归的鲁棒光度立体三维重建，再介绍光度立体三维重建的基准数据集1.基于稀疏回归的鲁棒光度立体三维重建在基于光度的三维重建中，若表面不是郎伯的，会出现离群值，比如物体表面的投射阴影，附着阴影以及高光点

本文将会介绍几种具有代表性的将深度学习与PhotometricStereo进行结合来进行三维重建的方法一、开山之作DPSN论文：DeepPhotometricStereoNetworkgithub：https

在计算机视觉的三维重建中，基于几何的方法有：SFM立体视觉结构光我们在这篇文章中介绍的是基于光度立体视觉的三维重建方法：基于几何的三维重建方法中可以恢复粗略的三维形状，而光度法的特点是可以对物体进行精细恢复

文章链接：SeamlessTextureOptimizationforRGB-DReconstructionGithub链接：fdp0525/SeamlessTex采坑准备安装ceres1.14，cmake编译的时候需要注意使用如下代码，否则不生成动态链接库文件cmake-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ceres1.14-DBUILD_SHARED_LIBS=O

在这篇论文中，作者提出了双目相机水下三维重建会产生畸变的解决方法，该方法的最关键一步就是折射界面方程的重建，但是在作者给的源码中却没有该部分的代码。

一、深度相机的介绍随着计算机视觉与人工智能技术的飞速发展，采用深度相机进行场景三维重建、目标检测、环境感知等应用越来越广泛，与传统的2D相机不同，深度相机可以通过拍摄空间来获得景深信息，从而获得目标的3D