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基于 photometric stereo 的 3D 重建 - 开源项目

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简介：
本开源项目致力于开发基于photometric stereo技术的三维重建工具，通过分析多视角图像中的光照信息来构建精确的3D模型。 已经提出了3D表面重建技术，该技术可以从仅2D数字图像的集合中恢复现实世界中的物体。这项技术在许多应用领域非常有用，包括机器人导航、地形建模、远程手术、形状分析、计算机交互、科学可视化、电影制作和计算机辅助设计等。在这项工作中，我们研究了光度立体方法作为单视图3D重建的技术，并通过合成数据进行了实验验证。此外，该技术的Matlab实现也是可用的。我的同事是Z. Alavi夫人。

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  • 基于 photometric stereo 的 3D 重建 - 开源项目
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    本开源项目致力于开发基于photometric stereo技术的三维重建工具，通过分析多视角图像中的光照信息来构建精确的3D模型。 已经提出了3D表面重建技术，该技术可以从仅2D数字图像的集合中恢复现实世界中的物体。这项技术在许多应用领域非常有用，包括机器人导航、地形建模、远程手术、形状分析、计算机交互、科学可视化、电影制作和计算机辅助设计等。在这项工作中，我们研究了光度立体方法作为单视图3D重建的技术，并通过合成数据进行了实验验证。此外，该技术的Matlab实现也是可用的。我的同事是Z. Alavi夫人。
     
  • Matlab代码-IST的Robust Photometric Stereo: 稳健的光度立体声
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    本资源提供基于MATLAB的稳健光度立体视觉（Robust Photometric Stereo）实现代码，采用IST方法处理光照变化和噪声影响，适用于三维表面重建。 由大阪大学及JSPS KAKENHI资助（编号JP16H01732）的Matsushita Yayyuki撰写的MATLAB代码，在Python中实现了强大的光度学立体声技术，这是基于作者在Microsoft Research Asia和大阪大学期间与外部合作伙伴共同完成的研究成果的一部分。这项研究的时间跨度为2010年至2018年。 什么是光度立体声？这是一种由伍德汉姆首次提出的图像处理方法，通过从固定视点但在不同照明条件下记录的一组图像来确定场景表面的法线方向。 那么，何谓稳健的光度学立体声呢？传统的光度学立体声采用最小二乘回归（或L2残差最小化），容易受到大离群值的影响。例如，在使用朗伯反射率和局部照明模型的情况下，镜面高光及阴影会被视为离群值，从而影响表面法线的估计准确性。 相比之下，稳健的光度学立体声采用稀疏回归方法来忽略这些异常值。此代码实现了L1残差最小化、稀疏贝叶斯学习（SBL）以及强大的主成分分析（RPCA）。此外，该软件还支持常规的L2残差最小化或最小二乘法。 如何使用？下载此软件包并运行演示代码即可开始使用。
     
  • 计算机视觉中的朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo）
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    计算机视觉中，朗伯光度立体法是一种通过分析不同光照方向下的物体图像来估计表面深度和曲率的技术。 使用Matlab通过光度立体法处理bear、buddha、cat和pot四类图像，并考虑阴影和高光的影响。在处理过程中，按照一定比例删除最亮和最暗的像素点，然后利用最小二乘法得到Albedo图、Normal图以及重新渲染后的Re-rendered图（当观察方向与照明方向一致时，使用Albedo图和Normal图进行图像重建）。该资源包含Matlab程序（包括数据输入输出及核心算法）和相关数据集。欢迎大家积极点赞并评论，博主会定期回复。
     
  • 基于OpenCV的双目相机三维重建（全开源）
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    本项目利用OpenCV库实现双目视觉系统下的三维空间重建技术，并提供全部源代码下载，适用于机器人、自动驾驶等领域的开发者和研究者。 全部开源的双目相机三维重建项目包括测试图像。
     
  • 双目标定后的3D重建
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    本研究探讨了在计算机视觉领域中，通过实现双目标定技术以提高三维场景重建精度的方法和应用。 这段话的内容是：从大佬那里保存的资料提到，这个过程需要输入立体校正后的图片和相机焦距。如何输入及数据来源的具体细节可以在另一份文件中找到。
     
  • 基于Python的单目三维重建项目（含源代码及文档）
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    本项目采用Python开发，致力于实现从二维图像到三维模型的转换。包括详细注释的源代码和操作指南文档，便于学习与应用。 # Learning-3DReconstruction 基于 Python 的单目三维重建 棋盘格尺寸为标靶的交叉点个数，“row = 11” 和 “column = 8”。 **项目介绍** 1. 资源内的所有代码都经过测试，确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习。无论是计算科学、人工智能、通信工程、自动化还是电子信息等专业背景的学生都可以从中受益。同样也适合初学者作为进阶学习的资源，并可用于毕业设计项目、课程设计和作业等场合。 3. 如果您有一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，也可用于毕业设计或课程设计中。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 基于单目视觉的3D重建Python代码实现.zip
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    本资源提供了一套完整的基于单目视觉进行三维空间重建的Python代码，适用于计算机视觉领域的学习与研究。 【资源说明】基于单目视觉的三维重建Python实现源码.zip 1. 该项目代码经过测试运行成功且功能正常后才上传，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、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、老师或企业员工，也适用于初学者进阶学习。此外，该资源还可用于毕业设计项目、课程设计、作业以及项目初期演示等用途。 3. 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的。
     
  • 3D重建基于多幅图像
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    本项目研究利用计算机视觉技术从多幅二维图像中重建三维模型的方法，旨在提高重建精度和效率。 最经典版本的三维重建论文有180多页，内容非常原始且经典，绝对值得参考。
     
  • 基于3D结构光的重建与OpenCV
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    本项目探索了利用3D结构光技术进行高精度三维重建的方法，并结合开源计算机视觉库OpenCV优化处理流程，致力于提升图像和视频中的物体识别及跟踪性能。 这段文字介绍了基于OpenCV的相机投影仪三维扫描源代码实现方法，包括相机标定、投影仪标定以及输出三维数据等内容，并详细讲述了基于结构光技术进行三维重构的过程。此外，还提到了一个使用Opencv实现三维重建的例子，受到用户的好评。
     
  • 基于2D图像的3D重建技术
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    基于2D图像的3D重建技术旨在通过计算机视觉方法将二维图片转换为三维模型。该技术广泛应用于虚拟现实、游戏开发和产品设计等领域，极大地丰富了数字内容创作的可能性。 维基百科可能是一个起点：3D数据采集和对象重建可以从2D图像开始。