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基于深度相机(结构光、TOF、双目摄像头)的三维重建 基于图像的三维重建：深度学习 基于视觉几何的传统三维重建：这种三维重建方法研究时间比较久远，技术相对成熟。主要通过多视角图像对采集数据的相机位置进行估计，再通过图像提取特征后进行比对拼接完成二维图像
相机校准至少需要10个测试图案，所需的重要输入数据是3D现实世界点集以及图像中这些点的相应2D坐标。3D点称为对象点，而2D图像点称为图像点。 除了棋盘，我们还可以使用圆形网格。 在这种情况下，我们必须使用函数cv.findCirclesGrid()来找到模式。 较少的图像足以使用圆形
论文: 《ICON : Implicit Clothed humans Obtained from Normals》 github: https://github.com/yuliangxiu/icon 现有方法需要3D扫描或者具有精心控制的2D图像进行3D重建，作者提出ICON， 可通过不受约束的2D图像建模 ，结合所有建模结果生成动画； 现有方法对各种姿势人体3D建模不够鲁棒 ，由于使用全
在《相机姿态估计》一节中，我们学习了如何在校准相机时恢复观察 3D 场景的相机的位置。算法应用了以下事实，即有时场景中可见的某些 3D 点的坐标可能是已知的。而如果能够从多个角度观察场景，即使没有关于 3D 场景的信息可用，也可以重建 3D 姿势和结构。在本节中，
VTK简介： VTK是一个开源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的。 因为使用C#语言开发，而VTK是C++的，所以推荐使用VTK的.Net开发库：ActiViz。 本系列文章主要以技术和代码讲解为
题目 ：Single-Stage Diffusion NeRF: A Unified Approach to 3D Generation and Reconstruction 论文 ：https://arxiv.org/pdf/2304.06714.pdf 任务 ：无条件3D生成（如从噪音中，生成不同的车等）、单视图3D生成 机构 ：Hansheng Chen,1,* Jiatao Gu,2 Anpei Chen, 同济、苹果、加利福尼亚大学 代码 ：https://github.com/Lakon
双目相机实现双目测距主要分为4个步骤：相机标定、双目校正、双目匹配、计算深度信息。 (1）相机标定：需要对双目相机进行标定，得到两个相机的内外参数、单应矩阵。 (2) 双目校正：根据标定结果对原始图像进行校正，校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。 (3）
近年来，深度学习（DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等 2D 图像任务方面表现出了出色的能力。DL 也不例外，在将其应用于 3D 图形问题方面也取得了巨大进展。 在这篇文章中，我们将探讨最近将深度学习扩展到单图像 3D 重建任务的尝试，这是 3D 计算机图形领域最重
1. 资料 项目： 论文： 代码： 2. 论文 2.1 摘要 神经辐射场能够重建高质量的可驱动人类化身，但训练和渲染成本很高。为减少消耗，本文提出可动画化的3D高斯，从输入图像和姿势中学习人类化身。我们通过在正则空间中建模一组蒙皮的3D高斯模型和相应的骨架，并根据输入
我们新推出大淘宝技术年度特刊《长期主义，往往从一些小事开始——工程师成长总结专题》，专题收录多位工程师真诚的心路历程与经验思考，覆盖终端、服务端、数据算法、技术质量等7大技术领域，欢迎一起沟通交流。 本文为此系列第四篇内容。 第一篇：负责淘宝业务
