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-ITADN社区

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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。

利用无人机航拍数据进行三维场景重建的Python源码及项目概述+数据集+成果展示

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本项目通过运用Python编程实现基于无人机航拍数据的三维场景重建技术，并提供相关数据集与可视化结果，旨在为研究和应用提供全面的技术支持。 ### 项目介绍本资源包含基于无人机航拍数据的三维场景重建Python源代码、详细的项目说明文档、用于训练模型的数据集以及部分结果展示。 #### 部分成果展示： - **results**文件夹内展示了三维重建的部分结果。 #### 数据集建设步骤： 1. 收集地面多角度图片。 2. 使用Colmap工具估计位姿，作为后续模型训练的基准数据。 3. 通过BehindtheScenes算法获取航拍图像中的深度图信息。本项目源码为个人毕业设计成果，所有代码均经过测试验证无误后上传。答辩评审平均分高达96分，请放心下载使用！ 1、确保您所下载的所有资源都已经过严格的功能性测试，并确认运行成功。 2、此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、自动化和电子信息等）的在校学生或教师，也适用于企业员工进行学习研究。无论是初学者还是有一定基础的学习者都可以参考本项目内容来提高自己的技能水平；此外，该资源也可以用于毕业设计、课程作业或是项目初期演示。 3、如果具备一定的编程经验和知识背景的话，则可以在现有代码基础上做出相应的修改和完善，以实现更多功能需求，并可用于学术研究或实际工作中的应用。下载后请务必先阅读README.md文件（如果有），仅供学习参考，请勿将其应用于商业用途。

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！

基于无人机航拍的三维重建算法实现与项目实战-附源码.zip

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本资源提供了一套详细的教程和源代码，用于实现基于无人机航拍图像的三维重建算法。涵盖理论知识、技术细节及实际应用案例，适合开发者学习与实践。三维重建技术是一个跨学科的领域，涉及计算机视觉、图像处理以及传感器技术等多个方面的知识。随着无人机技术和摄影测量学的发展，利用无人机进行航拍场景下的三维重建已经成为一个研究热点。由于其灵活机动性高且成本相对较低，并能够深入到人类难以到达的地方，无人机特别适合用于地形地貌测绘、城市建筑监测和农业监控等任务。通过使用搭载在无人机上的高清相机拍摄的图像具有广阔的视野范围与较高的分辨率，为进行三维重建提供了重要的数据来源。整个三维重建流程包括了从获取原始图像开始直到最终构建出纹理映射后的完整模型为止的一系列步骤：特征点提取、相机参数校准、图像匹配以确定场景中各点的实际位置坐标、生成高精度的3D点云集合，再通过网格化处理形成初步模型，并将采集到的照片信息贴合至该三维结构上使其看起来更真实。本项目提供了一套完整的算法实现方案及配套源代码。这些资源涵盖了图像预处理技术、特征识别与配准方法、相机标定程序以及最终的3D建模和优化策略等核心模块，旨在帮助开发者深入理解和掌握相关原理，并在此基础上进行进一步的研究或创新工作。三维重建的应用范围非常广泛，在城市规划及建筑设计中可以用来模拟建筑物的空间布局及其形态变化；在自然资源管理方面则可用于森林覆盖监测、地形分析以及灾害评估与预测等工作。此外，它还被应用于农业领域来追踪作物生长状况和诊断病虫害情况，并且对于影视制作行业而言，则能够支持虚拟场景的设计与特效的生成。随着技术的进步与发展，三维重建将越来越自动化并更加智能化，在处理速度上也会变得更快而重建出来的模型也将更为精细逼真。这不仅有助于推动相关产业的技术革新和发展，还能显著提高工作效率和经济收益，并促进科学研究及新科技的应用推广。未来无人机、传感器以及计算机视觉算法的持续改进将进一步扩大其在各个领域的影响力与贡献度。

基于RGB-D数据的室内场景单目视觉三维重建

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本研究聚焦于利用RGB-D传感器进行室内环境建模，提出了一种高效的单目视觉三维重建方法，旨在精确捕捉和表示复杂室内的几何结构与色彩信息。为解决室内环境单目视觉三维重建速度慢的问题，本研究采用华硕Xtion单目视觉传感器获取的彩色图像与深度图进行快速三维重建。在特征提取阶段运用ORB算法，并对比了几种经典特征检测方法在图像匹配中的效率；同时，在点云融合过程中应用了Ransac和ICP两种算法。通过这些技术手段，实现了室内简单且小规模静态环境下的高效三维重建方案。实验结果表明，该方法具备较高的精确度、鲁棒性以及实时性和灵活性。

实景建模无人机数据采集指南

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本书《实景建模无人机数据采集指南》详尽解析了利用无人机进行高效精准的数据收集与处理技术，适用于测绘、建筑及农业等领域。《实景建模无人机采集指南》是一份详细阐述如何利用无人机收集影像以进行实景三维建模的教程。本指南特别关注Bentley公司的ContextCapture软件的应用，该软件广泛用于实景重建项目中。文档涵盖了从选择合适的无人机、相机配置到校准及制定有效的数据采集策略等多个方面。在挑选适合实景建模任务的无人机时，固定翼和多旋翼是两种主要类型的选择。其中，固定翼无人机因其高效的大范围测绘能力而常被应用于地形测绘与建模项目中；然而，它们通常不具备倾斜摄影功能，这可能会影响复杂场景细节信息的捕捉效果。相比之下，如DJI Falcon 8或精灵4 Pro这样的多旋翼无人机则更适合于需要采集倾斜照片以完成高级三维重建工作的场合。相机质量是影响最终建模结果的重要因素之一。因此，在选择搭载设备时应优先考虑那些能够安装高质量照相器材型号的产品，例如具备索尼Alpha系列等高端传感器的DJI精灵4 Pro或其他支持专业级摄影机的无人机平台。在硬件选型方面，推荐使用具有高分辨率和优质成像能力的专业相机如索尼A7R或类似产品来确保最佳效果。同时，在镜头选择上建议避免采用长焦距设置，并倾向于选用15-25毫米范围内的定焦镜以获得稳定的图像覆盖区域。此外，摄影测量工作更侧重于静态照片而非视频录制。对于相机校准而言，准确的参数配置能够显著提高空中三角测量精度并在ContextCapture软件中预检校功能的应用下优化复杂项目的处理流程。通过围绕一个具有丰富纹理特征的目标物拍摄一系列等间距图像的方式可以实现有效的镜头矫正过程；一旦完成该步骤后所获得的数据可以在未来项目中重复使用，从而提升整体建模效率。综上所述，《实景建模无人机采集指南》为如何有效利用无人机进行实景三维模型创建提供了详尽指导，涵盖从设备选择、摄影参数调整到相机校准等关键环节。遵循这些准则可以确保收集到的影像资料转化为高质量且精确度高的三维模型，进而支持各类工程及测绘项目的顺利开展。

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。

《数据集》基于航拍的牧场牛羊识别目标检测数据集

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本数据集为基于航拍图像的牧场场景中牛羊识别而设计的目标检测资源，旨在促进畜牧业自动化监测与管理技术的发展。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型训练，包含3个类别：cattle（牛）、cow（奶牛）和sheep（羊），共有1021张图片。文件中包括了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且还有xml格式的标签信息。数据集已经按照一定比例划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO系列算法的模型训练。

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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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