随笔分类 - 多视图三维重建
摘要：三维重建第一步：从视频中提取若干图像帧用于后续的三维重建，以Tanks and Temples数据集Training Set中的Ignatius场景为例进行说明 1. Prepare Images 图像序列：直接到Step 2 视频: 需要将视频转为图像帧，具体如下步骤： Ignatius.mp4视
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摘要：本文主要内容： 环境安装与数据准备 基于colmap GUI进行稀疏模型的重建 结果分析 一、环境配置与数据准备 colmap GUI下载：https://colmap.github.io/install.html 笔者所用版本为: COLMAP-3.x-windows-no-cuda.zip (办
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摘要：一、安装pyrender pyrender简介： Pyrender is a pure Python (2.7, 3.4, 3.5, 3.6) library for physically-based rendering and visualization. It is designed to me
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摘要：COLMAP实现不同复杂度的不同相机模型。如果没有先验已知的内参，通常最好使用最简单的相机模型，它足够复杂来建模畸变效应: 相机模型 SIMPLE_PINHOLE和PINHOLE: Use these camera models, if your images are undistorted a p
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摘要：MVSNet文件格式 每个场景对应的项目文件夹应包含以下内容： . ├── images │ ├── 00000000.jpg │ ├── 00000001.jpg │ └── ... ├── cams │ ├── 00000000_cam.txt │ ├── 00000001_cam.txt │
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摘要：如果在已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建，需要手动创建稀疏模型。即在一个新文件夹中创建cameras.txt, points3D.txt 和 images.txt。 COLMAP已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建 +── path/to/manually/created/sparse/m
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摘要：#### 一、下载编译 ``` git clone https://github.com/mkazhdan/PoissonRecon.git cd PoissonRecon make # 编译 ``` 生成的可执行文件在`PoissonRecon/Bin/Linux` 文件夹 #### 二、表面重建
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摘要：我们在学习/科研过程中，时常要参(bai)考(piao)别人的开源代码。很多深度学习的代码是基于PyTorch的，那我们就来看一下代码的组织格式吧。 正如一个人有两条腿走路，CV领域也有模型和数据两条腿。 ├── dataset # 数据集相关文件夹 ├── model # 模型相关文件夹 │ ├─
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摘要：本文将介绍COLMAP的安装与使用，重点介绍3D重建过程中每个步骤的输入输出。
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