Advertisement

Revisiting Structure-from-Motion.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文重新审视并改进了基于运动恢复结构（SfM）的技术，通过优化算法和数据处理方式，提升了三维重建的准确性和效率。 SFM论文——Structure-from-Motion Revisited发表于2016年，对于对三维重建感兴趣的同学来说，这篇论文是必读的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Revisiting Structure-from-Motion.pdf
    优质
    本文重新审视并改进了基于运动恢复结构（SfM）的技术，通过优化算法和数据处理方式，提升了三维重建的准确性和效率。 SFM论文——Structure-from-Motion Revisited发表于2016年，对于对三维重建感兴趣的同学来说，这篇论文是必读的。
     
  • Relative Total Variation for Structure Extraction from Texture
    优质
    本文提出了一种新的结构提取方法——相对总变异法，能够有效从纹理中分离出结构信息，在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用价值。 本段落介绍了通过相对总变差从纹理中提取结构的方法，并提供了相应的论文、代码、测试图像以及PPT材料。
     
  • Python实现的三维重建算法Structure from Motion(Sfm)代码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的结构从运动(Structure from Motion, SfM)算法实现，用于自动化地完成三维场景重建。代码易于使用且文档详尽，适合初学者和研究者探索计算机视觉中的3D建模技术。 本资源提供基于Python的三维重建算法Structure from Motion（Sfm）实现代码。这些源码已经过本地编译并可运行，并且评审分数达到98分，项目的难度适中，内容由助教老师审核通过，能够满足学习、期末大作业和课程设计的需求。如有需要可以放心下载使用。
     
  • SFM-Python：基于Structure from Motion的三维重建算法的Python实现
    优质
    SFM-Python是一款利用Python语言开发的软件包，它实现了基于Structure from Motion（SfM）技术的三维重建算法。此工具能够从大量图像中自动构建高质量的3D模型，并广泛应用于考古学、建筑和机器人视觉领域。 Sfm-python是一个用于三维重建的Structure from Motion (SfM)算法的Python实现。该项目所需的包包括：opencv-python、opencv-python-contrib、numpy、scipy以及matplotlib；可选地，可以使用mayavi作为绘图工具（其效果通常更佳）。运行时需要在config.py中配置图片路径后执行revise_v2.py文件。 关于Sfm的具体原理和方法，请参考相关博客。
     
  • Matlab代码转换工具-Structure-from-motion-python:借鉴SFMedu和普林斯顿COS429的实现：...
    优质
    本项目提供了一个将Matlab代码转换为Python代码的工具，特别针对结构从运动（SfM）算法。它结合了SFMedu和普林斯顿大学COS429课程的相关实现，旨在帮助用户轻松迁移现有Matlab SfM项目到Python环境。 这段文字描述了一个将MATLAB代码翻译成Python+Numpy实现的项目。该项目的目标是从运动问题中理解结构，并从原始的MATLAB代码提取内容并用Python+Numpy重新编写，最初版本只是简单的字面翻译（因此运行时间可能较长）。如果需要一个快速且易于使用的软件，请参考其他资源。 为了使用这个项目，你需要安装Numpy和cv2库。只需运行main.py文件即可开始操作，并不需要做任何更改。它会从示例文件夹中的5个图像生成长颈鹿的点云数据（最多可能耗时30分钟）。
     
  • Rhino BIM Structure
    优质
    Rhino BIM Structure是一款专为建筑设计领域打造的强大建模软件插件，它将犀牛图形编辑器与BIM技术相结合，帮助设计师高效地完成结构设计工作。 用于信息化Rhino建模的详细结构生成工具简单易操作。
     
  • Climbing Structure System
    优质
    Climbing Structure System是一种创新的设计理念，旨在创建可攀爬的艺术结构，既提供娱乐和运动功能，又美化环境，适用于城市公共空间及家庭后院。 Unity攀爬系统可以学习如何制作攀爬等功能，并且内容全面、值得学习。
     
  • Clough - Structure Dynamics
    优质
    Clough - Structure Dynamics是一本专注于结构动力学领域的经典教材和参考书，深入浅出地介绍了结构在动态载荷下的响应分析。 Clough的《结构动力学》是一本关于结构动力学领域的经典教材。这本书详细介绍了结构在动态载荷下的响应分析方法，包括理论推导、数值计算以及实验技术等方面的内容。它不仅适用于土木工程专业的学生和研究人员，也适合相关领域工程师参考学习。 如果需要进一步探讨或获取更多相关信息，请直接询问或查阅其他权威资料来源。
     
  • Exploring Chemistry through Electronic Structure Methods
    优质
    本课程探索化学领域中电子结构方法的应用，通过理论讲解与实例分析相结合的方式，深入理解分子和材料的性质及其相互作用。 《Exploring Chemistry with Electronic Structure Methods, Second Edition》由James B. Foresman和Eleen Frisch编写，并于1996年由Gaussian, Inc., USA出版。 前言中提到，Gaussian可以进行多种化学研究工作，包括分子能量与结构分析、过渡态的能量及构型探究、化学键能以及反应动力学的计算。此外，它还能处理分子轨道偶极矩和多级矩测量、原子电荷分布及其势场评估、振动频率测定以及红外光谱和拉曼散射特性研究等任务。Gaussian还能够模拟核磁共振属性及超极化率，并提供热力学性质分析功能。对于反应路径的计算，它支持气相与溶液环境下的体系仿真，涵盖基态与激发状态的研究需求。 该软件是探索取代效应、化学反应机理、势能面和激发能量的理想工具。 本书结构包括： - 序言 - 运行Gaussian指南 第一部分：基本概念和技术 1. 计算模型介绍 2. 单点能量计算方法 3. 几何优化技术探讨 4. 频率分析详解 第二部分：计算化学的方法论 5. 基族的影响评估 6. 理论方法的选择策略 7. 高精度计算技巧概览 第三部分：应用实例与案例研究 8. 反应及反应性探究章节 9. 激发态分析专题讨论 10. 有关溶液中化学反应的研究附录A:理论背景补充材料 附录B:Gaussian输入方法入门指南
     
  • Python Data Structure Answers on Coursera
    优质
    Python Data Structures Answers on Coursera 是一份针对Coursera平台上Python数据结构课程的学生作业和问题解答的资源集合，旨在帮助学习者理解和掌握相关概念。 Coursera的Python数据结构课程答案可以在相关学习社区或论坛上找到，但建议首先自己尝试解决问题，然后参考答案进行验证和学习。这样可以更好地掌握知识并提高编程能力。