腾讯云开发者社区-腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

计算机视觉life

专栏作者

115

文章

182527

阅读量

120

订阅数

如何学习图像三维重建？

自动驾驶无人驾驶 https 网络安全图像处理

随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？

2022-09-21

6960

ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法

原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：****HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。相关代码和3DMM已开源。此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。

2022-09-19

7510

必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程

编程算法图像处理

原文链接：必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程

2022-09-09

1.2K0

谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？

机器人编程算法开源图像处理

一年前，我在公众号“从零开始搭SLAM”里看到了一系列高质量的原创文章，这些文章都是号主李想利用业余时间创作完成的，这些文章循序渐进，带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。

2022-05-10

1.2K0

SLAM 深度估计三维重建标定传感器融合

编程算法深度学习开源机器人图像处理

经常有粉丝问视觉/激光/SLAM、三维重建等方向的学习路线，这里我再总结给大家，如下所示：

2022-05-10

1K0

详解深度学习三维重建网络：MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

无人驾驶自动驾驶编程算法深度学习图像处理

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。下图就是三维重建重建结果：

2022-05-10

7400

原理+代码详解 | 稠密重建之SGM/tSGM算法

编程算法图像处理

注：本文来自计算机视觉life独家课程视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解中的课件及注释代码。

2021-12-07

1.5K0

观点 | SLAM会被深度学习取代吗？

深度学习图像处理自动驾驶无人驾驶机器人

今天和大家聊一个有趣的话题：SLAM是否会被深度学习取代。据说卡内基梅隆大学机器人研究所的计算机视觉课程，分成了两部分，一个是基于学习的方法，一个是基于几何的方法。作为一个SLAMer，深深的感受到最近几年SLAM的快速发展，以前很多人说起计算机视觉，基本就和深度学习视觉算法划上了等号，如今SLAM也有自己的一席之地了。几何方法和学习方法，已经成为现代计算机视觉的两根支柱。

2021-12-07

6910

激光雷达和相机的在线语义初始化与校准

论文名称: SOIC: Semantic Online Initialization and Calibration for LiDAR and Camera 作者: Weimin Wang, Shohei Nobuhara, Ryosuke Nakamura and Ken Sakurada

2020-09-10

6910

我们急需三维激光数据的语义分割吗？

学习方法图像处理深度学习数据处理

我们急需三维激光数据的语义分割吗？今天给大家分享一篇论文，论文名称: Are We Hungry for 3D LiDAR Data for Semantic Segmentation? 作者:

2020-09-10

1.7K0

基于双目深度估计的深度学习技术研究

图像处理深度学习机器学习神经网络人工智能

英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.02535

2020-09-10

2.2K0

基于图像语义的视觉同步定位和建图综述：面向应用的移动机器人自主导航解决方案

图像处理机器学习神经网络深度学习人工智能

论文名称: A survey of image semantics-based visual simultaneous localization and mapping Application-oriented solutions to autonomous navigation of mobile robots 作者: Linlin Xia, Jiashuo Cui, Ran Shen, Xun Xu, Yiping Gao and Xinying Li

2020-09-10

1.4K0

Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era

深度学习学习方法图像处理编程算法

摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。

2020-09-10

1.9K0

基于深度学习的影像深度重建综述

学习方法深度学习图像处理对象存储

论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction

2020-09-10

1.1K0

GPO：快速、准确地进行单眼SLAM初始化的全局平面优化

编程算法图像处理

初始化对于单目SLAM来说是必须的。本文重点研究了一种基于平面特征的单目SLAM初始化方法。该算法从滑动窗口的单应矩阵估计开始，然后通过全局平面优化（global plane optimization, GPO）获取相机位姿和平面法线。3D点可以通过使用平面约束恢复，无需三角化（or三角测量）。本文提出的方法充分利用了多帧的平面信息，避免了单应矩阵分解中的模糊性。我们在收集来的棋盘数据集上参照基准方法的实现，验证了我们的算法，并进行了广泛的分析。实验结果表明，我们的方法在准确度和实时性两方面都优于调优后的基准方法。

2020-09-09

9170

计算机视觉毕业后找不到工作怎么办？

编程算法 python java 图像处理

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-10-22

9920

代码解读 | VINS_Mono中的鱼眼相机模型

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-10-22

1.9K0

SLAM相关领域数据集调研

http 图像处理开源 php html

由Kinect采集的包含三种不同难度的27个序列，GT得自Vicon，采集场景如下：

2019-07-11

1.7K0

医学图像处理

图像分析图像处理编程算法学习方法

医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。

2019-07-10

3.4K0

图像分割综述

编程算法图像分析图像处理图像识别神经网络

这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。

2019-07-10

2K0

点击加载更多

社区活动

腾讯技术创作狂欢月

“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！

Python精品学习库

代码在线跑，知识轻松学

博客搬家 | 分享价值百万资源包

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

技术创作特训营·精选知识专栏

往期视频·千货材料·成员作品最新动态