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如何学习图像三维重建

原文链接:如何学习图像三维重建? 前言 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? 简单来说,三维重建是指用相机等传感器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。如下所示。 下图是图像三维重建的基本流程: 三维重建应用 三维重建是增强现实(AR)、混合现实(MR)、机器人导航、自动驾驶等领域的核心技术之一。本文列举几个典型的应用场景: 自动驾驶。 图片 https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/67f7bbc9c7c98eedeb122570c1fdde88.gif 文物重建、 AR旅游。 可以重建物体/人,得到三维模型,可以用来实现虚拟现实、增强现实、数字人等。企业里有较高的需求。 三维重建是个交叉学科,涉及到高等数学、计算机视觉、计算机图形学等学科,想要学透还挺不容易。

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浅谈单图像三维重建算法

本文简单带大家看一下单图像三维重建相关的论文。写这篇文章算是对之前的一点总结。 ▊ 单图像三维重建算法介绍 在开始讨论之前先说一下为什么要做单图像三维重建,原因其实很直观。总结起来就是两个字,“需要”。我们很需要这类应用,如果可以做出来,不论是学术上、产品上都有很大价值。 这个方式被证明可以取得很好的效果,所以在接下来的讨论里面,我们会以此为基础,给大家介绍单图像三维重建的一些方法。 ▊ 单图像三维重建算法是怎么实现的 从整体来看,最近两年顶会的三维重建算法绝大多数都是基于深度学习的。 具有可解释性,生成的浅层特征经过加工后可以用来可视化学到的三维重建模板。 缺点 只能拟合单轴下的单图像重建。 无法基于给定图像重建

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    基于图像的单目三维网格重建

    结果表明,利用该渲染器可以在质量和数量上对三维无监督单视图重建进行显著的改进。 简介 从二维图像中理解和重建三维场景和结构是计算机视觉的基本目标之一。 基于单图像三维无监督网格重建 由于SoftRas仅仅基于渲染损失向网格生成器提供强错误信号,因此可以从单个图像中实现网格重建,而无需任何3D监督。 ? 2.基于图像三维推理:二维图像被广泛地用作三维属性推理的媒介,特别是基于图像重建技术受到了广泛的关注。 基于图像三维推理 1.单视图网格重建:从图像像素到形状和颜色生成器的直接梯度使作者能够实现三维无监督网格重建,下图展示了本文的框架: ? 从单个图像重建三维网格,从左到右分别是输入图像、真实值、SoftRas、Neural Mesh Renderer和Pixel2mesh ? 彩色网格重建结果 ?

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    今日 Paper | 手部和物体重建三维人体姿态估计;图像图像变换等

    目录 SMPL-H: 学习手部和操纵物体的关节重建 SMPLify: 从一个单一的图像自动估计三维人体姿态和形状 CDGAN:用于图像图像变换的循环鉴别生成对抗网络 大转弯时的小雾 SCAIL :用于类增量学习的分类器权重缩放 SMPL-H: 学习手部和操纵物体的关节重建 论文名称:Learning joint reconstruction of hands and manipulated 在SMPL的基础上,这篇论文描述了相关研究,实现了操纵期间重建手和物体的重建工作,这也是非常具有挑战性的。该论文提出了一个新的大规模合成数据集,ObMan。 ? ? ? ? ? SMPLify: 从一个单一的图像自动估计三维人体姿态和形状 论文名称:Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from 图像图像变换是将一个视觉表示的输入图像转换为另一种视觉表示的输出图像

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    论文Express | 单幅RGB图像整体三维场景解析与重建

    只用一张图就能重建三维场景!今天我们就给大家介绍这项神奇的研究。 这项研究由加州大学洛杉矶分校(UCLA)的六位学者完成,并已被欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)采纳。 ? 大数据文摘微信公众号后台回复“RGB”下载本论文~ 我们对论文的精华编译如下: 人类视觉的复杂性和丰富性不仅体现在识别可见物体的能力上,而且体现在解释潜在的不确定信息上,包括推断潜在的人类语境在场景中的功能 ,重建三维分层几何结构 我们以综合分析的方式来解决这个联合解析与重建的问题,寻求在深度空间,曲面法线和对象分割图上最小化输入图像与生成的渲染图像之间的差异。 另外,结合物理约束(对象之间的碰撞,违反布局)生成观察图像并进行物理上可信的3D解析和重建。 使用最大后验概率估计(MAP)这种方法,是为了找到解析和重建所观察图像的最优解。 我们提出了一个完整的计算框架,将生成模型(即随机语法),判别模型(即深度,法线和分割图的直接估计)和图形引擎(即渲染图像)在场景解析与重建中结合起来。 4.

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    深度重建:基于深度学习的图像重建

    在基于深度学习的CT图像重建问题中,已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。 :RED-CNN架构 效果 在论文中我们做了大量的对比实验,这里只显示一组胸腔数据的重建结果,如图3可以看到,相对于正常剂量的CT图像,低剂量CT图像中有大量的噪声,所有方法都能够有效去除低剂量CT图像中的噪声 蓝色箭头标记的是一些血管的细节,RED-CNN获得的图像很好地将这些细节修复了,而其他方法重建得到的图像在该处的细节都被或多多或少有所丢失。 前4种方法为迭代重建方法,FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大,其中 (a) 是正常剂量的CT图像。 本文主要介绍了我们课题组的深度重建工作。从结果可以看出,基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此,在未来,深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。

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    单幅图像超分辨率重建(图像超分)

    代码的解析已经给出,现在补上:单图像超分辨率重建示例代码解析 目录 一、简介 二、前期准备 三、运行程序 四、参考目录 一、简介 图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量 图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析,从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像,而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。 频率域方法是图像超分辨率重建中一类重要方法,其中最主要的是消混叠重建方法。 2)压缩域的超分辨率重建。传统的超分辨率算法都是针对图像序列,而实际中最常见的图像序列是视频文件。 4)模糊图像三维图像的超分辨率研究。模糊一直是图像处理中的一个难点,如何对模糊图像进行超分辨率需要进一步研究。目前针对三维图像的超分辨率研究还很少,如何对三维图像进行建模也是一个值得研究的课题。

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    深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述

    首先对三维重建进行分类,根据三维模型的表示形式可将图像三维重建方法分类为基于体素的三维重建、基于点云的三维重建和基于网格的三维重建,由输入图像的类型可将图像三维重建分类为单张图像三维重建和多张图像三维重建 根据三维模型的表示形式可以将图像三维重建方法分类为基于体素的三维重建、基于点云的三维重建和基于网格的三维重建,其中基于网格的三维重建方法包含单一颜色的网格三维重建和具有色彩纹理的网格三维重建,由输入图像的类型可将图像三维重建分类为单张图像三维重建和多张图像三维重建 本文立足于三维重建领域,对图像三维重建研究进行分析总结,从输入图像类型的角度分别对单张图像三维重建和多张图像三维重建进行了介绍,并对三维重建的评测方法、数据集、实验对比方法以及三维重建领域的问题与未来研究方向进行了总结 01  单张图像三维重建 单张图像三维重建使用卷积神经网络,从大量的训练数据中学习图像中的特征来重建物体的三维模型。 02  多张图像三维重建 单张图像三维重建的输入为单一视角的单张图像重建三维模型的完整性较差,因此一些方法在单张图像方法的基础上进行多张图像三维重建,多张图像三维重建的方法结合多张图像的信息重建三维模型

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    匹配追踪算法进行图像重建

    匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法(MP)简介中进行了简单介绍,下面是使用Python进行图像重建的实践。 for t, s in zip(indices, coefficients): result[t][i] = s return result 基于MP的图像重建 对于较大的图像,进行分块处理,使用im2col和col2im函数进行图像的分块和分块后的重建(参考:Python中如何实现im2col和col2im函数)。 这样字典矩阵的行数就仅仅和分块矩阵的大小有关,和原始图像的大小没有关系了。我们可以使用规模较小的字典矩阵表征较大的图像。 的重建结果 [j01cnti44g.png] 稀疏系数设置为30的重建结果 可以看到随着稀疏值的增大,重建的的结果会越来越好,但是稀疏度降低。

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    Photo Tourism:三维重建图像渲染结合的典范

    但无论如何,这个系统在我看来堪称是三维重建图像渲染、浏览技术的经典作品。因此这一篇文章就从它讲起。 Photo Toursim的初衷是希望能够利用互联网上存在的成百上千的图片进行场景的三维重建,并加以先进的图像渲染和浏览技术,形成一个高级的图像浏览系统。 ? 而通过Noah的Photo Toursim系统,会重建出下面的点云数据,这个点云的每一个小区域都对应着原始的一张或多张图像,在当时,通过数百张完全没有事先标定过的无序图像重建三维点云还是一个比较困难的问题 这样的技术在很多领域都有重要的作用,我相信我们国内很多学校、公司也肯定已经在从事三维重建技术的研究和应用,但要论利用海量互联网无序图像进行城市级别的三维重建图像浏览,无论如何Sameer Agarwal 得益于并行计算技术,GPU技术等高性能计算手段的发展,今天人们可以更加容易的进行大规模的三维重建了。

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    ICLR 2021|基于GAN的二维图像无监督三维形状重建

    基于GAN的二维图像无监督三维形状重建 论文、代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「二维图像GAN」,即可直接下载。 摘要: 自然图像三维物体在二维图像平面上的投影。 同时,恢复的3D形状可以进行高质量的图像编辑,如重光照和对象旋转。研究人员定量地证明了该方法在三维形状重建和人脸旋转方面的有效性。 研究人员希望通过挖掘二维GAN中的几何信息(视角与光照)来重建物体的三维形状。 无监督的三维形状重建 研究者将GAN2Shape分别应用于在人脸、猫脸、车以及建筑上训练的StyleGAN2,均可重建出合理的三维形状,如下图所示: ? 下图为GAN2Shape在建筑上的三维重建和重光照结果,以及与Unsup3d的对比: ? 评估:该方法恢复了人脸、猫、汽车和建筑的高质量三维形状。

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    最新综述:深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势

    今天分享的是:深度学习领域基于图像三维物体重建最新方法及未来趋势综述。 但是,还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。实际上,三维重建方法的最终目标是能够从任意图像重建任意三维形状。然而,基于学习的技术仅在训练集覆盖的图像和对象上表现良好。 图像三维重建是一个不适定问题。因此,有效的解决方案需要结合低层次的图像线索、结构知识和高层次的对象理解。如Tatarchenko[44]最近的论文所述,基于深度学习的重建方法偏向于识别和检索。 本文研究的是一幅或多幅图像三维重建,但没有时间相关性,而人们对三维视频越来越感兴趣,即对连续帧具有时间相关性的整个视频流进行三维重建。 包括RGB图像的深度重建[153]、三维形状补全[26],[28],[45],[103],[156],[160],[161],深度图像三维重建[103]、新视角合成[164],[165]和三维形状结构恢复

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    PCL综述—三维图像处理

    点云模型与三维信息   三维图像是一种特殊的信息表达形式,其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比,三维图像借助第三个维度的信息,可以实现天然的物体-背景解耦。 除此之外,对于视觉测量来说,物体的二维信息往往随射影方式而变化,但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同,三维图像时对一类信息的统称,信息还需要有具体的表现形式。 可见,点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到,每个点对应一个测量点,未经过其他处理手段,故包含了最大的信息量。 然而,这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来,提取点云中信息的过程则为三维图像处理。 点云处理的三个层次   与图像处理类似,点云处理也存在不同层次的处理方式。 可见,点云在分割的难易程度上比图像处理更有优势。准确的分割也为识别打好了基础。 文章经作者同意转载,有兴趣者积极分享与三维视觉相关的知识,应用,招聘,希望大牛能分享你们的经验!

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    基于图像的场景三维建模

    那今天就开始我们的正是话题——场景3D重建图像全自动三维建模系统 ? 其中,图像三维建模系统框架如下: ? 核心算法之一: 融合辅助信息的全局式稀疏重建 ? 核心算法之二: 混合式稀疏重建 ? 核心算法之三: 多相机系统稀疏重建 ? 核心算法之四: 邻域图像组最优选择 ? ? ? 核心算法之五: 基于深度图融合的稠密重建 ? ? ---- 应用一:中国古代建筑三维数字化保护 ? ? 恒山悬空寺:位于山西浑源县, 始建于公元491年,古代工匠根据道家“不闻鸡鸣犬吠之声”的要求建设了悬空寺,该寺距地面高约50米。 应用二:三维数字化城市 ? 应用三:无人机三维地图构建 ? ? 应用四: 天地、室内外融合三维重建 ?

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    重拾图形图像处理 ---- 笔试面试题:三维重建相关(1)

    SIFT的主要思路:a)构造图像的尺度空间表示,b)在尺度空间中搜索图像的极值点,c)由极值点建立特征描述向量,d)用特征描述向量进行相似度匹配。 检测:通过图像与DOG算子卷积得到一幅二维图像在不同尺度下的尺度空间表示(即DOG图像);然后通过每个像素点与其三维领域的临近点进行比较,找出DOG局部极值点作为初步的特征点;然后通过曲线拟合(临近信息插补 个人看法:虽然说多余的平行标定板没有用,但这是对于无畸变图像来说的,对于有畸变图像来说,在标定相机内外参初值时用处可能较小,但在估计畸变时,是有用的。 另外,越靠近图像边缘,畸变越明显,如果因为某些原因仅能拍摄少数标定板图像,则建议拍摄不平行的,位于画面四周的标定板(画面正中心拍摄一两张应该就可以了)。 ---- 三维视觉面试,复习笔记: https://github.com/Liber-coder/CV_Notes 图像处理100问: https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen

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    【每周CV论文推荐】 初学深度学习单张图像三维人脸重建需要读的文章

    基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景,本文来介绍初学深度学习单张图像人脸三维重建必须要读的文章。 Volumetric CNN就是这样的思路,简单直接预测每一个像素,将3D重建当作了一个图像分割问题。 文章引用量:140+ 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? 以MoFa为代表的这一类方法不依赖于现在的数据集,它通过将二维图像重建到3维,再反投影回2D图的方案,是非常值得研究的自监督重建方法。 文章引用量:160+ 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? 三维人脸重建入门 VR来了,3D人脸重建跟上->《三维人脸重建-3DMM》 【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向 文章引用量:很新 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? 总结 三维人脸重建的难点在于数据集的缺乏以及遮挡恢复和细节精度的提升,后续还会推荐一系列研究供大家学习。 有三AI秋季划 ?

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