視覺(jué)life(第2期)基于深度學(xué)習(xí)的三維重建:從入門到精通
三維模型的表示方式
點(diǎn)云(Point Clouds)、網(wǎng)格(Meshes)、體素(Voxels)、Patch Clouds、Layered Models、Depth maps等。
主要方法
比較常見(jiàn)的流程是:
提取圖像特征(如SIFT、SURF等)->利用特征將圖像計(jì)算圖像之間的特征匹配->基于匹配的特征進(jìn)行稀疏重建,得到各個(gè)圖像的相機(jī)位姿和稀疏的特征點(diǎn)云(SfM)->基于相機(jī)位姿進(jìn)行稠密重建,得到稠密點(diǎn)云(PMVS/CMVS)->基于點(diǎn)云重建網(wǎng)格、體素或者紋理
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VisualSFM是一個(gè)整合了特征提取、圖像匹配、稀疏點(diǎn)云重建、稠密重建(需要單獨(dú)下載CMVS/PMVS)的軟件,由?開(kāi)發(fā),免費(fèi)但不開(kāi)源(不能用于商業(yè)用途)?;谝幌盗蠷GB圖像,我們可以得到一個(gè)稠密的點(diǎn)云。
PMVS/CMVS用SFM的輸出作為輸入,利用稀疏的特征點(diǎn)云、圖像和對(duì)應(yīng)的相機(jī)位姿來(lái)重建稠密點(diǎn)云。這個(gè)算法由?開(kāi)發(fā),如果你的OpenCV是build without non commercial module,采用permissive BSD license,可以用于商業(yè)目的。PMVS指的是將大的點(diǎn)云合理地分割、重建、拼接的過(guò)程。
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