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基于无监督学习的MVSNet模型用于单目视觉物体三维重建的Python代码及预训练模型和数据集.zip

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简介：
本资源提供了一个基于无监督学习的MVSNet模型的Python实现，专门用于从单目视觉图像中进行物体的三维重建。包含预训练模型与相关数据集。 【资源说明】基于无监督学习MVSNet模型实现单目视觉物体三维重建的Python源码、训练好的模型及数据集已打包成.zip文件。 该资源包含： - 经过测试验证可正常运行的项目代码，确保功能完好。 - 适用于计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化等）、专业教师以及企业员工使用。 - 具备较高的学习和参考价值，既适合初学者入门进阶，也可用于毕业设计项目、课程作业或初期项目的演示展示。 - 对于有一定基础或者热衷钻研的用户来说，在原有代码基础上进行修改与扩展以实现其他功能是完全可行且推荐的做法。 欢迎下载并使用该资源，如有问题可随时沟通交流。希望此资料能够促进大家共同学习和进步！

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  • 基于无监督学习的MVSNet模型用于单目视觉物体三维重建的Python代码及预训练模型和数据集.zip
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    本资源提供了一个基于无监督学习的MVSNet模型的Python实现，专门用于从单目视觉图像中进行物体的三维重建。包含预训练模型与相关数据集。 【资源说明】基于无监督学习MVSNet模型实现单目视觉物体三维重建的Python源码、训练好的模型及数据集已打包成.zip文件。 该资源包含： - 经过测试验证可正常运行的项目代码，确保功能完好。 - 适用于计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化等）、专业教师以及企业员工使用。 - 具备较高的学习和参考价值，既适合初学者入门进阶，也可用于毕业设计项目、课程作业或初期项目的演示展示。 - 对于有一定基础或者热衷钻研的用户来说，在原有代码基础上进行修改与扩展以实现其他功能是完全可行且推荐的做法。 欢迎下载并使用该资源，如有问题可随时沟通交流。希望此资料能够促进大家共同学习和进步！
     
  • 基于Monodepth2的无监督学习模型在单目视觉物体三维重建中的Python源码及数据集+答辩PPT.zip
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    本资源包提供了一个基于Monodepth2框架的无监督学习模型，用于实现单目图像下的物体三维重建，并包含完整的Python源代码、训练所需的数据集以及项目答辩用PPT。 基于无监督学习模型Monodepth2实现单目视觉物体三维重建的项目提供了一套完整的Python源码、相关数据及答辩PPT。该项目经过严格的测试验证，确保代码能够稳定可靠地运行。 此资源主要面向计算机科学与技术领域的学生、教师和企业员工，包括但不限于信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等专业背景的人员。项目不仅适合作为学习入门或进阶的工具，也适合用于毕业设计、课程作业及初期科研项目的演示。 此外，鼓励大家在此基础上进行二次开发，并在使用过程中提出问题和建议。我们期待每位用户能在该项目中找到乐趣与灵感，并欢迎分享您的反馈和成果。
     
  • 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 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建.zip
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    本项目利用OpenCV和OpenGL技术实现双目立体视觉下的三维空间重建，适用于计算机视觉、机器人导航及虚拟现实等领域。 由双目立体视觉进行三维重建的第一步是寻找两幅图像中的对应点。目前人们已经发明了很多二维图像配准算法，比如SIFT、SURF等等。最新版本的OpenCV 2.2中的features2d库中包含了很多常用的算法，其中特征点定位的算法有FAST, SIFT, SURF ,MSER, HARRIS等，特征点描述算法包括SURF和SIFT等，还有若干种特征点匹配算法。这三个步骤的算法可以任选其一，并自由组合使用。经过实验验证，我发现一种速度、特征点数量和精度都比较好的组合方案：FAST角点检测算法+SURF特征描述子+FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）匹配算法。 在匹配过程中需要采取一些措施来过滤误匹配。一种常用的方法是比较第一匹配结果与第二匹配结果的得分差距是否足够大，这种方法可以过滤掉由于相似性造成的误匹配。还有一种方法是利用已经找到的匹配点，使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法求得两幅视图之间的单应矩阵，然后将左视图中的坐标P用单应矩阵映射到右视图的Q点，并观察与实际匹配结果Q的欧氏距离是否足够小。当然由于图像具有深度信息的影响，在进行这种处理时需要考虑这些因素。
     
  • 基于Python的单目视觉三维重建源码（课程设计）.zip
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    本项目为基于Python编程语言实现的单目视觉三维重建系统源代码，旨在通过计算机视觉技术，从二维图像中恢复场景的三维几何信息。该资源适用于学习和研究计算机视觉与3D建模的学生及开发者使用。 【资源介绍】基于Python实现的单目视觉三维重建源码（课程设计）.zip 该项目为个人课设项目，在答辩评审中获得了95分的成绩。所有代码经过调试测试，确保可以正常运行！欢迎下载使用，适合初学者学习和进阶。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员，并可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值；基础能力较强者可以在原有基础上进行修改调整，以实现不同的功能需求。 基于Python实现的单目视觉三维重建源码（课程设计）.zip
     
  • 基于VS2015和OpenCV2.4.10的双目立体视觉三维重建C++代码
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    本项目采用Visual Studio 2015与OpenCV 2.4.10开发，使用C++编写，实现了一套基于双目立体视觉技术的三维空间重建系统。 使用VS2015和OpenCV 2.4.10实现的双目立体视觉三维重建C++代码，采用了SGBM（Stereo Semi-Global Block Matching）算法进行立体匹配。
     
  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
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    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
     
  • 基于 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建
    优质
    本项目结合OpenCV与OpenGL技术，实现高效准确的双目立体视觉系统，用于真实场景的三维建模和深度信息提取。 使用OpenCV与OpenGL进行双目立体视觉的三维重建涉及通过OpenCV实现立体匹配以获取视差图，并利用OpenGL进行三角剖分和纹理贴图。需要配置好OpenGL、OpenCV以及在VS2015中的工程设置，相关代码及文档可以在网上找到详细教程。
     
  • 基于 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建
    优质
    本项目利用OpenCV和OpenGL技术实现双目立体视觉系统，进行图像匹配、深度信息提取及三维模型重建，适用于机器人导航与增强现实领域。 使用OpenCV与OpenGL结合进行双目立体视觉三维重建的代码及文档介绍了一种方法：通过OpenCV实现立体匹配获取视差图，并利用OpenGL进行三角剖分以及纹理贴图，同时需要配置好OpenGL、OpenCV环境并在VS2015中创建相应的工程。