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  三維重建(單目、雙目、多目、點(diǎn)云、SFM、SLAM)

  三維重建定義 在計(jì)算機(jī)視覺中, 三維重建是指根據(jù)單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程. 由于單視頻的信息不完全,因此三維重建需要利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí). 而多視圖的三維重建(類似人的雙目定位)相對比較容易, 其方法是先對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定, 即計(jì)算出攝像機(jī)的圖象坐標(biāo)系與

  2024年02月03日

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  多臺(tái)Azure Kinect配準(zhǔn)與三維重建點(diǎn)云融合

  提示：文章寫完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 本文章講解 多臺(tái)Azure Kinect配準(zhǔn)與三維重建點(diǎn)云融合 的相關(guān)理論及思路，相關(guān)代碼將免費(fèi)開源至github，敬請期待。 在進(jìn)行多相機(jī)或者雙相機(jī)的數(shù)據(jù)采集時(shí)，為了使得各相機(jī)所捕獲的每一幀數(shù)據(jù)都是同一時(shí)

  2024年02月05日

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• MATLAB算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用案例精講-【目標(biāo)檢測】三維點(diǎn)云重建

  目錄 前言 算法原理 什么是點(diǎn)云？ 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ?三維計(jì)算視覺研究內(nèi)容

  2024年02月06日

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  隨機(jī)采樣一致性（RANSAC）三維點(diǎn)云的平面擬合算法（含C++代碼）

  ????????隨機(jī)采樣一致性（Random sample consensus，RANSAC） ：RANSAC是一種魯棒的模型擬合方法，它可以處理存在大量噪聲和異常值的數(shù)據(jù)。在進(jìn)行平面擬合時(shí)，RANSAC會(huì)隨機(jī)選擇三個(gè)點(diǎn)，然后計(jì)算這三個(gè)點(diǎn)確定的平面模型。然后，RANSAC會(huì)計(jì)算其他所有點(diǎn)到這個(gè)平面的距離，并根據(jù)

  2024年02月07日

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  4 OpenCV實(shí)現(xiàn)多目三維重建（多張圖片增量式生成稀疏點(diǎn)云）【附源碼】

  本文是基于 OpenCV4.80 進(jìn)行的，關(guān)于環(huán)境的配置可能之后會(huì)單獨(dú)說，先提一嘴 vcpkg 真好用 從多張圖片逐步生成稀疏點(diǎn)云，這個(gè)過程通常包括以下步驟： 初始重建： 初始兩張圖片的選擇 十分重要 ，這是整個(gè)流程的基礎(chǔ)，后續(xù)的增圖都是在這兩張圖片的基礎(chǔ)上進(jìn)行的 對于輸入圖

  2024年02月06日

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  開源，點(diǎn)云處理及三維重建軟件（Point Cloud Viewer, PCV）的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  GitHub地址：point-cloud-viewer GitCode地址：point-cloud-viewer 筆者于2021年底開始，著手設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)這款點(diǎn)云處理及三維重建軟件Point Cloud Viewer, PCV，歷時(shí)三個(gè)月，完成該軟件的大部分功能實(shí)現(xiàn)。由于筆者轉(zhuǎn)行做嵌入式底層相關(guān)工作，不再研究點(diǎn)云處理相關(guān)技術(shù)，PCV的后續(xù)功能實(shí)現(xiàn)就一

  2024年02月01日

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  open3d教程(二)：可視化三維模型，并轉(zhuǎn)換成點(diǎn)云（Python版本）

  可以自己用建模軟件建立一個(gè)模型 從free3d免費(fèi)下載 open3d.visualization. draw_geometries 參數(shù)： geometry_list ( List[open3d.geometry.Geometry]) ： 要可視化的幾何體列表. window_name( str ,? optional ,? default=\\\'Open3D\\\')： 展示模型的可視化窗口名稱，默認(rèn)是Open3d. width:?

  2024年02月11日

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  【GlobalMapper精品教程】059：基于las點(diǎn)云創(chuàng)建數(shù)字高程地形并二三維著色顯示

  本文講述在globalmapper免費(fèi)中文版中基于地形點(diǎn)云las數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)字高程地形、數(shù)字高程二三維聯(lián)動(dòng)可視化并進(jìn)行數(shù)字高程著色顯示。 相關(guān)閱讀 ：ArcGIS實(shí)驗(yàn)教程——實(shí)驗(yàn)二十：ArcGIS數(shù)字高程模型DEM建立 加載配套實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包中的 point.las 點(diǎn)云數(shù)據(jù)，如下圖所示，默認(rèn)是灰度顯示。

  2024年02月08日

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  基于3D點(diǎn)云的小目標(biāo)檢測學(xué)習(xí)筆記

  一、與圖像相比， 基于點(diǎn)云的目標(biāo)檢測 一直面臨著一些 挑戰(zhàn) ： 1、 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ：點(diǎn)云作為場景中點(diǎn)的位置具有稀疏和非結(jié)構(gòu)化的性質(zhì)，因此它們的密度和數(shù)量都隨著場景中對象而變化。 2、 不變性排列 ：點(diǎn)云本質(zhì)上是一長串點(diǎn)（nx3矩陣，其中n是點(diǎn)數(shù)）。 在幾何上，點(diǎn)

  2024年02月12日

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  【制作數(shù)字人】零門檻通過三維重建技術(shù)生成個(gè)人三維模型

  依托各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展， 數(shù)字人 技術(shù)開始拔地而起。我們發(fā)現(xiàn)，各大一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、三大運(yùn)營商，還有不少創(chuàng)業(yè)型公司都紛紛入局?jǐn)?shù)字人。 難道元宇宙的入門票是數(shù)字人？等不及了，馬上接觸下這門技術(shù)。經(jīng)簡單了解，現(xiàn)在做得最好的數(shù)字人都是基于虛幻引擎（即UE）的M

  2023年04月08日

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