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基于NeRF及手机拍摄物体图像的三维重建Python代码+数据集+使用指南.zip

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简介：
本资源提供基于神经辐射场（NeRF）技术利用手机拍摄的物体图像进行三维重建的完整解决方案，包括Python代码、训练所需的数据集和详细使用指南。 【资源说明】1. 该资源内项目代码都是经过测试并成功运行、功能正常的，请放心下载使用！2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合初学者学习和提高技能。当然也可以作为毕业设计项目、课程设计作业或初期立项演示等用途。3. 如果基础较好，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。 训练准备： - 自建数据集拍摄物体图片压缩包已上传，请确保解压后所有图片放在 ./data/COLMAP_test/images/ 路径下。 - 生成位姿和点云使用命令：```python imgs2poses.py ./data/COLMAP_test``` 安装需求: ```pip install -r requirements.txt``` 更改配置文件： 打开 ./configs/COLMAP_test.txt 进行设置，由于是自建数据集，请将 `dataset_type` 设置为 `llff`. 训练命令如下：```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt``` 这将在 `./logs` 目录下创建一个实验目录，并在此存储检查点和渲染示例。 测试： - 在你有了实验目录（下载或自行训练得到）在 `./logs` 中时，要生成视频，请使用命令：```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt --render_only```

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  • 基于NeRF及手机拍摄物体图像的三维重建Python代码+数据集+使用指南.zip
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    本资源提供基于神经辐射场（NeRF）技术利用手机拍摄的物体图像进行三维重建的完整解决方案，包括Python代码、训练所需的数据集和详细使用指南。 【资源说明】1. 该资源内项目代码都是经过测试并成功运行、功能正常的，请放心下载使用！2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合初学者学习和提高技能。当然也可以作为毕业设计项目、课程设计作业或初期立项演示等用途。3. 如果基础较好，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。 训练准备： - 自建数据集拍摄物体图片压缩包已上传，请确保解压后所有图片放在 ./data/COLMAP_test/images/ 路径下。 - 生成位姿和点云使用命令：```python imgs2poses.py ./data/COLMAP_test``` 安装需求: ```pip install -r requirements.txt``` 更改配置文件： 打开 ./configs/COLMAP_test.txt 进行设置，由于是自建数据集，请将 `dataset_type` 设置为 `llff`. 训练命令如下：```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt``` 这将在 `./logs` 目录下创建一个实验目录，并在此存储检查点和渲染示例。 测试： - 在你有了实验目录（下载或自行训练得到）在 `./logs` 中时，要生成视频，请使用命令：```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt --render_only```
     
  • 基于NeRF的手机拍摄照片三维重建Python源码.zip
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    本项目提供了一套使用Python编写的代码库，用于在手机拍摄的照片基础上，通过神经辐射场（NeRF）技术实现高精度的三维场景重建。 该项目基于NeRF技术实现手机拍摄照片的三维重建，并提供完整的Python源代码（已测试通过）。该资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工学习使用，也可作为毕业设计、课程项目等参考材料。 ### 项目文件结构与操作指南 - **训练准备**：需自行采集物体图片并压缩打包后下载。解压后的所有图片请置于`./data/COLMAP_test/images/`路径下。 - **生成位姿和点云**： ```python imgs2poses.py ./data/COLMAP_test ``` - **安装依赖项** ```bash pip install -r requirements.txt ``` - **配置文件修改** 打开并编辑 `./configs/COLMAP_test.txt` 文件，将`dataset_type`设置为`llff`. - **训练过程**： ```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt ``` 该命令会在当前目录下创建一个实验记录文件夹，并在此保存检查点和渲染示例。 - **测试环节** 若已存在实验目录（下载或自行训练），执行以下指令以生成视频: ```python run_nerf.py --config configs/COLMAP_test.txt --render_only ``` 该视频将存储于实验目录中。
     
  • 手机拍摄物体的三维重建-NeRF技术应用（优质项目）.zip
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    本项目介绍利用手机进行物体三维重建的技术方案，重点展示了基于NeRF（神经辐射场）的创新应用，旨在通过低成本设备实现高质量的3D建模。 三维重建-使用NeRF对手机拍摄的物体进行三维重建（优质项目）.zip是一个个人经导师指导并获得98分通过的毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的学生及需要实战练习的学习者。该项目同样适用于课程设计和期末大作业，并包含所有源代码，可以直接用于毕设。此外，所有的项目都经过严格的调试以确保可以顺利运行。
     
  • Python基于NeRF技术实现手机拍摄照片的三维重建代码.zip
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    这段资料提供了一套使用Python语言和NeRF（神经辐射场）技术进行照片三维重建的代码。适用于从普通手机摄像头采集的照片中生成高质量3D模型，为开发者提供了便捷的学习与研究工具。 该资源提供基于Python的NeRF技术用于从手机拍摄的照片进行三维重建的源码，并且这些代码已经过本地编译并可以运行。评审分数达到95分以上，表明其质量较高。项目的难度适中，内容由助教老师审核通过，能够满足学习和实际应用的需求。如果需要的话，用户可以放心下载使用。
     
  • 基于无人机航拍数据的三维场景重建Python代码及文档、模型和数据集.zip
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    本资源包提供了一套完整的基于Python的无人机航拍三维场景重建解决方案，包括源代码、详细文档以及用于测试的数据集与预训练模型。 【资源说明】 1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用。 2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，作为参考资料学习借鉴。 3. 若需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 基于无人机航拍数据的三维场景重建python源码+项目说明+模型+数据.zip # Nerf_3d_reconstruction 包含用于训练基于无人机航拍数据进行三维场景重建的模型的相关代码 部分三维重建的结果可在results文件夹中查看。 ## 数据集建设步骤： 1. 获取地面多角度图片。 2. 利用colmap估计位姿（作为模型训练中的一个基准）。 3. 使用Behindthesences算法获得航拍图像的深度图。 无人机数据集（包含深度图），需自行查找获取方式。
     
  • 基于Python的图像分割算法源码及数据集+使用指南.zip
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    本资料包提供了一个基于Python的图像分割算法的完整实现和相关数据集，并包含详细的使用指南。 这个项目是基于Python实现的图像分割算法源码包（包括全部数据和使用说明），适用于课程设计或期末大作业，并确保可以顺利运行而无需任何修改。 该代码库包含了多种损失函数，如Dice Loss、Focal Loss 和 Cross Entropy (CE) Loss。具体文件如下： - Dice Loss: diece_loss.py - Focal Loss: focal_loss.py, focal_loss_binary.py - CE Float Loss: cross_entropy.py - Combined BCE + Dice loss function: bce_dice_loss.py 此外，还包括了学习率预热（LR warmup）相关代码：portrait train.py、model trainer_bisenet.py。 在图像分割任务中，常用的损失函数包括基于数据分布的CE和基于区域的Dice。其中，Dice Loss是从Dice系数推广而来的损失函数。Dice 系数是一种衡量两个集合相似度的方法，从区域的角度出发来评估两者的重叠程度（与概率分布角度下的CE Loss不同）。当两个集合完全相同时，Dice 系数值为1；若两者完全没有交集，则该值为0。其计算公式如下： \[ \text{Dice}(A, B) = \frac{2|A \cap B|}{|A| + |B|} \] 其中，\( A \) 和 \( B \) 是两个集合。 因此，Dice 系数的取值范围为 [0, 1]。
     
  • 三维图像重建代码
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    本项目为一款高效精准的三维图像重建代码库，采用先进算法实现从二维图片到三维模型的转换。适用于计算机视觉、游戏开发等多个领域。 图像三维重建是计算机视觉领域的一项关键技术，它涉及多个理论和方法。这项技术的主要目标是从二维图像中恢复出物体的三维几何信息，从而提供更为直观和丰富的视觉体验。本资源包含了一个“图像三维重建代码”的压缩包，对于那些对此感兴趣或者正在进行相关研究的人来说，具有重要的学习和参考价值。 我们要理解三维重建的基本概念。在计算机视觉中，通常通过匹配多个视图中的特征来实现三维重建。这些特征可以是边缘、角点或特定的结构元素。一旦找到对应特征，就可以利用几何约束（如立体匹配）和物理模型（如光线投影）来推断出物体的三维坐标。 压缩包中可能包含了一个链接或说明文件，用于提供下载资源的来源或者进一步的信息，例如数据集介绍、算法概述等。而MATLAB代码则包含了实现图像三维重建的具体程序。 在MATLAB代码中，我们可能会看到以下关键步骤： 1. 图像预处理：包括图像增强、去噪和灰度校正等操作以提高后续处理的准确性。 2. 特征检测与匹配：使用SIFT、SURF或ORB算法找出图像中的关键点，并进行不同视图间的匹配。 3. 立体匹配：基于特征匹配，通过Epipolar Geometry（即epipolar约束）计算视差图，进一步确定物体的深度信息。 4. 三角测量：利用视差图和相机参数，应用三角测量原理来计算每个像素点的三维坐标。 5. 构建三维模型：将获取到的三维点云数据进行组织，并使用多视图几何方法（如Point Cloud Library (PCL)）或者直接在MATLAB中处理生成最终的三维模型。 通过学习这个代码包，不仅可以帮助理解图像三维重建的基本流程，还能掌握MATLAB在计算机视觉中的应用技巧。同时，通过对代码调试和改进可以加深对相关理论的理解，并提升解决实际问题的能力。 对于想要进入该领域的初学者或是寻求实践项目的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。通过深入学习与实践，能够逐步掌握从二维图像到三维模型转换的核心技术，在机器人导航、虚拟现实或医学影像分析等领域的工作中打下坚实的基础。
     
  • 基于ER-NeRF的三维重建研究论文
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    本研究提出了一种名为ER-NeRF的方法，旨在改进现有神经辐射场（NeRF）技术在复杂场景下的三维重建能力，通过增强模型对稀疏数据的适应性及鲁棒性。 ### ER-NeRF三维重建论文知识点解析 #### 一、ER-NeRF概述与应用场景 **ER-NeRF（Efficient Region-Aware Neural Radiance Fields）** 是一种创新性的神经辐射场架构，用于高质量说话肖像合成。该方法在快速收敛、实时渲染及保持较小模型尺寸的同时，达到了一流的性能表现。 其应用范围包括但不限于数字人技术、虚拟形象创建和电影制作等。随着人工智能技术的发展，特别是计算机视觉和深度学习的进步，这种技术的应用领域正在不断扩展。 #### 二、关键技术点详解 ##### 1. **Tri-Plane Hash Representation** **定义**：为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种紧凑且表达能力强的基于NeRF的三平面哈希表示法（Tri-Plane Hash Representation）。这种方法通过三个平面哈希编码器剔除空闲空间区域来实现。 **作用**： - **减少计算资源消耗**：通过剔除无效空间，显著降低了计算资源的需求。 - **提高重建质量**：聚焦于有效区域，提高了重建的精度和细节。 ##### 2. **Region Attention Module** **定义**：为了更好地处理语音音频数据，ER-NeRF提出了一种区域注意力模块（Region Attention Module），该模块通过注意力机制生成区域感知条件特征。 **作用**： - **建立显式连接**：与现有方法不同的是，该模块通过显式地将音频特征与空间区域连接起来，捕捉局部运动的先验信息。 - **提高同步性**：改善了音频与唇部动作之间的同步性，使得生成的视频更加真实。 ##### 3. **Adaptive Pose Encoding** **定义**：ER-NeRF还引入了一种直接而快速的自适应姿态编码（Adaptive Pose Encoding），用于优化头身分离问题。它通过将复杂的头部姿态变换映射到空间坐标上来实现这一点。 **作用**： - **解决头身分离问题**：解决了传统方法中存在的头身分离不准确的问题，提高了合成视频的整体协调性和自然度。 - **简化计算过程**：简化了计算流程，提高了效率。 #### 三、实验结果与评估 - **实验设置**：作者进行了广泛的实验，并与其他多种方法进行了对比。结果显示ER-NeRF在高保真度、音频-嘴唇同步以及细节真实性等方面具有显著优势。 #### 四、代码开源 项目的源代码已经发布，这对于学术研究者和技术开发者来说是非常宝贵的资源，有助于进一步推动该领域的研究和发展。 #### 五、未来展望 **技术发展**：随着硬件性能的提升和算法的不断优化，在未来的几年内，ER-NeRF等类似技术将在更多领域得到应用。例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、在线教育以及远程会议场景中。 **研究方向**：对于研究人员来说，探索如何进一步提高重建速度和质量、降低模型复杂度，以及开发多样化的交互方式将是未来的重要研究方向之一。 ER-NeRF作为一种高效的区域感知神经辐射场架构，在说话肖像合成方面展现了巨大的潜力与优势。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信这项技术将会在更多的实际应用中发挥重要作用。
     
  • 使用HTML5调用手机摄像头拍摄并识别二维码
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    本教程详细介绍如何利用HTML5技术访问手机摄像头进行实时视频流处理，并实现在网页上直接扫描和解析二维码的功能。 navigator.mediaDevices.getUserMedia 里面的testh.html原本计划实现网页调用摄像头解析扫描二维码的功能。目前这个功能已经基本完成，不再需要使用了。希望这段代码对其他人有所帮助。它能够调用手机后的摄像头，将图像捕捉到image上，然后通过脚本解析图片中的信息。
     
  • 【图像重建】基于双目视觉的三维重建及Matlab源码.zip
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    本资源提供了一套基于双目视觉技术实现三维空间图像重建的方法和代码，适用于计算机视觉领域研究与学习。包含详细文档及MATLAB源码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果。还包括了无人机相关的内容。