机器之心专栏 机器之心编辑部 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和杭州相芯科技有限公司的联合研究团队提出了自由式材质扫描的可微分框架，并研制了材质外观扫描仪原型，实现了对非平面的复杂外观的高精度采集建模，研究论文已被 ACM SIGGRAPH 2021 接收。 三维扫描仪是一种通过结构光（structured lighting）来获取物体表面精确几何信息的科学仪器，经过二十多年的发展，已经形成了相当成熟的商用市场。三维扫描仪的代表性产品包括德国蔡司的 Comet、卢森堡 Artec3D 的 S
【新智元导读】微软亚洲研究院AI大咖童欣在中国科技大学进行题为《数据驱动方法在图形学中的应用》的前沿演讲，解释了如何通过数据驱动的方法来处理图形学问题，以及最新的图形方面的解决方案。 微软亚洲研究院童
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
文章：Maximum Likelihood Remission Calibration for Groups of Heterogeneous Laser Scanners
智能机器人在防灾、救援和营救工作中的使用在日益增多，尤其是在那些会对人身造成威胁的地点。如今，利用机器人搜索经历了爆炸、地震或其他自然灾害的幸存者或帮助了解难以靠近区域的情况，使他们成为了人们不可或缺的帮手。maxon motor的高性能EC电机为日本救援机器人"Quince"提供了强大动力。投入灾区使用的机器人必须具备极高的适应性。他们最好要相对小巧，不能太重，而且要易于操控，这样才能穿过缝隙或狭小的通道，从而深入到建筑物的中心。此外，复杂地形也不应成为他们的障碍。这些救援机器人要在救援人员对受灾地区进行
简而言之，3D模型就是三维的、立体的模型，D是英文Dimensions的缩写。
AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库，而且每个人脸都被标注了21个特征点。此数据库信息量非常大，包括了各种姿态、表情、光照、种族等因素影响的图片。AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片，其中59%为女性，41%为男性，大部分的图片都是彩色，只有少部分是灰色图片。该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究，具有很高的研究价值。
近年来，三维激光扫描技术不断发展并日渐成熟，三维扫描设备也逐渐商业化，三维激光扫描仪的巨大优势就在于可以快速扫描被测物体，不需反射棱镜即可直接获得高精度的扫描点云数据，这样一来可以高效地对真实世界进行三维建模和虚拟重现。
正向建模软件可以直接创建四边形网格。逆向建模的网格一般是三角形网格，需要方法把三角形网格转成四边形网格
三维数据处理软件，一般包含三个模块：数据管理和处理，三维渲染，UI。 这与图形学的三个经典问题是相对应的：建模，渲染和交互。与一般常见的数据处理软件，比如图像视频处理，不同的是，这里的数据展示模块需要三维渲染。与之对应的UI操作，也变成了一些三维空间的变换，比如模型的旋转缩放等。
10月21日，首届中国“互联网+”大学生创新创业大赛在吉林长春闭幕，教育部部长袁贵仁在闭幕式上强调，要全面贯彻落实习近平总书记重要讲话和李克强总理对大赛作出的重要批示精神，全面深化高校创新创业教育改革，为促进大众创业万众创新和建设创新型国家提供有力人才支撑。 大赛期间，作为同期活动之一的“互联网+”产学合作协同育人报告会分别在吉林大学东荣报告厅与经信报告厅举行，报告会特邀“互联网+”领域有影响力的七位企业家、领军人物分享产业发展趋势、行业人才需求和产学合作育人的成功经验，共话“互联网+”时代，畅谈创新创业大
从10年左右开始从国内刮进了一股"创客"风,一直到到现在都经久不衰,今天就来科普一下什么是:什么是3D打印机.
无人机就是无人驾驶飞行器，用无人机的测绘发展在国内也有十多年了，成本低，速度快是该方式测绘的主要优点。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 受疫情影响，原定于六月举办的厦门站沙龙被迫搁置，但我们并没有放弃在厦门与大家见面，11月12日LiveVideoStack Meet将携手四位嘉宾与大家聊聊下一代互动媒体技术与产品，内容涵盖3D成像、流媒体演进历程与发展方向、云游戏背后的音视频体验优化、实时互动流媒体技术实践，精彩内容抢先看，快来见面吧。 活动时间：2022年11月12日 14:00-17:00 活动地址：厦门市思明区莲前街道前埔路506-508号国金广场A2栋19层 防疫要求：进入会场需持
欧洲联合研究项目TACO（带物体检测的三维自适应相机）开发出一种全新的三维摄像系统，能帮助机器人实现更多的功能。 在具完整功能的原型上，关键的硬件组成部分是德国德累斯顿的弗劳恩霍夫研究所光子微系统（IPMS）提供的一种全新的MEMS扫描技术，此技术能够模拟人类视觉，在不增加数据量的情况下，以更高的分辨率扫描周围相关的物体。 只处理重要的视觉数据 机器人通常缺少像人类视觉那样的实时处理的空间信息和必要的人工三维视觉对焦能力。此外，如果储存的信息太多，也不能快速处理并做出反应。 弗劳恩霍夫IPMS的研究人员开发
近日，机器之心发表文章《 3D 重建：硬派几何求解 vs 深度学习打天下？》，对几何与深度学习两种方法进行了对比。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如何数字化真实世界中的复杂物体是计算机图形学与计算机视觉中的经典问题，在文化遗产、电子商务和电影特效等诸多领域有着广泛的应用。高精度数字化结果由三维几何与高维外观组成，能在虚拟世界中高保真地重现出本体在任意光照和视角下的「流光溢彩」。 为了提升数字化采集中的信噪比，浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室和杭州相芯科技有限公司的研究团队首次提出了能同时采集几何与外观信息的轻量级高维结构光光源，通过 LED 阵列与 LCD 面板组合，等效构建了 3072 个分辨率约为
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1，如何学习PCL以及一些基础的知识 2，PCL中IO口以及common模块的介绍 3, PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍
光学三维测量是一项集机械，电气，光学，信息工程技术于一体的前沿技术。该技术应用光学成像原理，对现实世界的物体进行扫描，通过复杂的数据分析、数字图像处理得到目标物体的三维形态数据。该技术几乎不受目标物体的形状限制，经过处理的虚拟数据具有广泛的应用价值。本次设计课题为双目三维光学测量硬件系统设计。本文以格雷码结构光三维测量为编码原理，用SolidWorks建立三维模型，MeshLab处理点云数据图像。硬件方面，除了PC，核心器件为美国德州仪器公司研发的DLP4500系列投影仪，以其先进的DMD（数字微镜器件）技术进行光栅的投射。相位移基本算法:通过采集10张光栅条纹图像相位初值，来获取被测物体的表面三维数据。
生活中无论是手机解锁、智能门锁、打卡机等，都还会用到指纹解锁。电影中还会出现这样的桥段，有心之人将某人的指纹提取复制出来，然后用其指纹为非作歹，比如……代替他人打卡。
随着人脸识别技术的广泛落地，为了提高识别的准确率，针对人脸重建的技术也在不断迭代升级，重建精度越来越高。
最近，在「清华大学美术学院线上毕业展」上，出现了这样一个作品，一辆可驾驶、可拆装的全地形车。
这方面一直是计算机视觉的研究热点，并且已经有了不错的成果！本人研究生阶段主要做三维重建，简单写一些自己所了解的。
Inventor2022是由AutoDesk公司开发的一款三维设计软件，是AutoDesk公司推出的最新版本。它具有丰富的功能和工具，使得在创建各种复杂的三维模型时更加容易和高效。以下是该软件的主要原创描述。
众所周知，CES一直是科技圈消费电子产品的风向标，那么在这届CES Asia上，改变我们生活的黑科技会有哪些呢？ “咦，这个是缝纫机吗？” 当镁客君听到小白同事“指鹿为马”，将柔性屏说成缝纫机的时候，
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
KinectFusion是微软在2011年发表的一篇论文里提到的点云重建的方法，论文题目是：KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking。点云是用Kinect采集的，然后算法把这些点云注册对齐，融合成一个整体点云。
因为明天可以去速腾看激光雷达，这里我就简单的写一下过于雷达的一些技术的问题，不过话说到这里，我看看我手边有什么雷达？
建筑信息化是当今各个行业、各个领域发展的趋势，建筑信息模型等空间信息化建设技术已经成为社会发展不可或缺的一部分，它最突出的特点便是能够运用信息技术创建出贴合实际的数字化模型，从信息角度、三位视角对建筑的生命全周期进行反映、控制和管理。在以往的建筑保护管理工作中，以计算机辅助设计技术取代手工绘图被称为建筑文化发展的第一次数字革命。现在，作为一项新兴技术的三维可视化技术足以引发建筑文化发展的第二次技术革命，在这种大背景下，如何利用新兴技术服务与建筑的保护、管理、修复等工作，已经成为广大从业者必须要考虑和学习的问题。
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文章：Lightweight 3-D Localization and Mapping for Solid-State LiDAR
在自动驾驶、机器人、AR/VR领域，越来越多的方案开始采用多相机、多激光雷达的配置来达到多传感器融合的目的。多模态传感器标定是这些系统正常运行的前提，但是目前的多模态传感器标定方案仍然很麻烦，需要大量的人工介入，不适合部署到产线上。本文提出一种多相机、多雷达系统的外参标定方案，只需要采集一帧数据即可完成标定。我们设计并建立一种全景基础设施，相机和激光雷达只需要一帧数据就能在这个基础设施中完成定位。我们在三种不同传感器配置的设备上进行实验，验证了我们提出的方法在极大的提高效率的同时可以保证标定精度。
点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。不经如此，除（X,Y,Z）代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的RGB颜色，灰度值，深度，分割结果等。
冰川雷达测厚仪、3D激光扫描仪、无人机航拍、极高海拔气象站、微波辐射计、“极目一号”Ⅲ型浮空艇……连日来，多种先进仪器设备在“巅峰使命”珠峰科考活动中“大显身手”，助力科研工作者在极高海拔实现新突破、创造新纪录。
最近，来自波士顿荣军医疗保健系统和哈佛医学院等多个单位的研究人员，在Neuroimage杂志上发表了研究，对FreeSurfer计算海马亚区的两种方法（标准处理和纵向处理）跨站点重复测量的信度进行了评估，进一步验证该方法具有较高的信度。
美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University，CMU）与美国东北大学（Northeastern University）联合开发了“空中基础设施分析机器人”（Aerial Robotic Infrastructure Analyst，ARIA）。该无人机集成了照片与视频捕获技术和先进的激光扫描仪，能够生成关于桥梁的高分辨率三维模型，供地面检修人员进一步分析。 卡耐基梅隆大学教授指出：“使用无人机检查桥梁的结构性问题能够获取桥梁性能数据，无需人工危险作业。”然而，这款无人机的设计用途
ReCap Pro 2021是近年来备受业界关注的一款三维建模软件，它能将现实世界中的物体转换为数字化的三维模型，从而实现数字化的设计、创意和文档管理。该软件因其出色的功能和易于使用的界面而备受好评，已经成为建筑师、工程师、地理信息系统专业人员等众多行业中的必备工具。
您知道3D扫描可以成为启动3D打印项目的一种方式吗？实际上，我们可以通过使用3D建模软件或通过使用3D扫描设备来构建对象的三维模型。如果您对3D打印感兴趣，那么您可能会对3D扫描运用于3D打印机的工作原理产生好奇。
CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。此外，由于大多数点云都是由地面激光扫描仪采集的，CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。在2005年后，cloudcompare就实现了点云和三角形网格之间的比较。随后，许多其他点云处理算法（配准、重采样、颜色/法线向量/尺度、统计计算、传感器管理、交互式或自动分割等）以及显示增强工具（自定义颜色渐变、颜色和法向量处理，校准图像处理、OpenGL着色器、插件等）
这可能是很多机器视觉研究人员的终极追求目标，而在各行各业被智能+改造的时代，类“人眼”的三维视觉也成为工业领域智能化升级的关键。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文通过对4个具体任务的研究，围绕模型设计、多模态融合、稀疏数据分析、无监督学习、域适应和域泛化等关键问题展开研究。 与2D图像数据相比，3D信息与人类的视觉感知更密切相关，有助于智能机器更好地了解世界。三维信息预测和理解，如结构预测和语义分析，在三维视觉感知中起着重要的作用。具体到3D结构，比如深度数据，虽然我们可以从各种3D传感器中获取它，但在机器学习框架中，仍然有大量的尝试从单个图像、视频序列、立体声数据或多模态数据中预测它。主要原因是3D传感器通常价格昂贵，
CAD是计算机辅助设计（Computer Aided Design）的缩写，也称为计算机辅助设计与绘图，是一种计算机辅助工艺设计、制造和设备管理的方法，利用计算机对各种图形、图像和表格等数据进行处理，并将其转换成用户可读的信息。CAD系统主要包括：二维 CAD系统（如 AutoCAD）、三维 CAD系统（如 SolidWorks）、协同工作平台（如 Internet/Intranet）以及与之配套的数据库、网络技术和专业应用软件。
大多数自动驾驶汽车使用 3D 激光扫描仪（即所谓的 LiDAR）来感知周围的 3D 世界。LiDAR 生成汽车周围场景的局部 3D 点云。这些 3D 点云广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，如定位、物体检测、避障、映射、场景解释和轨迹预测。一个典型的 LiDAR 传感器每秒生成大约 10 个这样的点云。
我们最近看到了一些大型数据集的出现，它们允许训练深度学习模型来自动化各种任务，例如植物细胞评估，细胞核分割或有丝分裂检测，所有这些都非常准确，有时甚至超过人类 专家。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。
文章：Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs
大教堂坐落在巴黎市中心塞纳河上的一个小岛ÎledelaCité之上，其标志性的飞拱，玫瑰窗和肋骨拱顶结构，被认为是法国哥特式建筑的最佳典范之一。而其中收藏的众多珍贵艺术品，更是无价的世界文化遗产。
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