我们的手机屏幕是一个2D的平面，所以也没办法直接显示3D的信息，因此我们看到的所有3D效果都是3D在2D平面的投影而已，而本文中的Camera主要作用就是这个，将3D信息转换为2D平面上的投影，实际上这个类更像是一个操作Matrix的工具类，使用Camera和Matrix可以在不使用OpenGL的情况下制作出简单的3D效果。
文章：OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
欧特克（Autodesk）是全球最大的二维、三维设计和工程软件公司，为制造业、工程建设行业及基础设施业提供卓越的数字化设计和工程软件服务及解决方案。它提供的服务中已经包含了VR视图——AutoDesk运用Stingray打造出具有即时互动及VR体验的建筑动画，已经被广泛应用于建筑业及制造业，用于满足企业客户对可视化的需求。 现在，这家公司在VR领域的布局又深入了一步，AutoDesk的首席技术官 Jeff Kowalski 日前在美国拉斯维加斯举办的 2016 Autodesk University 大会上
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。
该论文由北京大学 2016 级图灵班大三学生吴润迪与北京电影学院 Kfir Aberman 合作，由北京大学前沿计算中心执行主任陈宝权教授和以色列希伯来大学 Dani Lischinski 教授、特拉维夫大学 Daniel Cohen-Or 教授共同指导。双盲评审中，5 位评审人有 3 位给出最高分 strong accept！
常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。而一些能够在动态环境中运行的SLAM系统，只是将环境中的动态物体视为异常值并将他们从环境中剔除，再使用常规的SLAM算法进行处理。这严重影响SLAM在自动驾驶中的应用。
创建Vue 3项目： 使用vite构建工具创建一个新的Vue项目，运行以下命令：
很多人咨询我，手机上到底有哪些计算摄影的应用和技术。那么接下来就准备抽空写一系列文章做一下介绍。
但是当学校课程要求（比如今年UCL的DFPI），或者没有其他前端基础的情况下，想把processing里的一些效果在网页上展示，这时候可能就不得不使用p5.js了。
机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页：https://scene-dreamer.github.io/ 代码：https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文：https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo：https://huggingface.co/spaces
上篇文章带读者完成了一个3d弹弹球的加强版，读者顺便了解了下灯光和阴影的基本用法，关于相机的位置参数问题，我们在前文只是简单提过，本篇文章，想和读者分享下相机的位置参数问题。
作者：沙因，腾讯 IEG 前端开发工程师 介绍一种裸眼 3D 的实现方式，代码以 web 端为例。 平常我们都是戴着 3D 眼镜才能感受 3D 效果，那裸眼能直接看 3D 么？可以看看下面这个视频： 感兴趣可以扫描这个二维码实际体验下： 以上效果是基于 threejs 封装了个相机组件： <script src="https://game.gtimg.cn/images/js/sign/glassfree3d/js/GlassFree3dCamera.js" ></script> new THR
人工智能技术代表着未来无限的可能性，已经在很多领域带来巨大的冲击。在足球直播这一领域，版权方需要提供更多更优质的内容以应对日益增长的多元化需求，因此急需提高运营效率的新方式。
3D模型通常是在专门为此制作的另一个程序中设计的。它们充满了您在SceneKit编辑器中找不到的功能。后者更多用于编辑和添加效果。无论您是自己创建还是购买，都需要将它们导入Xcode。在本节中，您将学习如何导入3D资源并进行调整，以使其在您的应用中运行良好。
单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是从单目RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】给一个文本提示就能生成3D模型！ 自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。 但目前的模型，如DALL-E 2, Imagen等仍然停留在二维创作（即图片），无法生成360度无死角的3D模型。 想要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但三维合成并不存在如此大规模的标注数据，也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
本文是‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’这篇论文的学习总结。论文作者是Tzu-Mao Li(李子懋 mào), Miika Aittala, Frédo Durand 以及Jaakko Lehtinen。李子懋的博士论文（dissertation）获得了SIGGRAPH2020最佳博士论文奖，称其‘为新兴的可微计算机图形学奠定了基础’。而这篇论文(paper)则首次提出了如何解决光路微分的方式(propose a comprehensive solution to the full light transport equation)。插一句题外话，我没有读论文Acknowledgments的习惯，我无意间瞥了这篇论文其中的一段，驱使我读完了整个Acknowledgments，推荐大家读一下该论文的Acknowledgments。
本文解读的论文为发表于CVPR 2019的 "Schops, Thomas, Torsten Sattler, and Marc Pollefeys. Bad slam: Bundle adjusted direct rgb-d slam. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019."
随着现代通信技术、计算机技术、控制技术的飞速发展，智能建筑已经成为现代建筑发展的主流。智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等。集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供一个安全、高效、便携、节能、环保、健康的建筑环境。
实现电影级别的分镜，推拉式镜头等，需要2017以上的版本才能使用，配合TimeLine一起使用，和Animator一起.
众所周知，小地图在游戏中是至关重要的，小地图用于显示周围环境信息。在数字孪生可视化场景中小地图也是经常应用于场景中的，用来显示地图或者当前场景的视角。首先，小地图是以主角为中心的。其次，小地图上应该用图标来代替真实的人物或者物体模型，因为小地图通常很小，可能无法看清真实的模型。
这就是谷歌AI今天发布的MediaPipe Objectron，一个可以实时3D目标检测的pipeline。
机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来，基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今，在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
论文解读：BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）
作者简介：英年早肥，美团无人配送平台，地图与定位组成员，负责视觉定位、里程计相关算法，致力于在流浪地球前实现自动驾驶
在学习SLAM的过程中,我们会遇到各种BA问题,关于优化问题,有局部优化、全局优化、非线性优化、图优化、位姿图优化、BA优化等,那这些东西到底是什么意思? BA BA全称Bundle Adjustme
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
大家好，我是阿潘，今天给大家分享一篇最新的成果NeROIC，号称可以从在线图像集合获取对象表示的新方法，从具有不同相机、照明和背景的照片中捕获任意对象的高质量几何和材料属性！
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
标题：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
在 OpenGL 投影矩阵 这篇文章中，讲述了 OpenGL 坐标系统中的投影矩阵，有两种类型的投影矩阵，分别是正交投影和透视投影。
（VDO-SLAM ：A Visual Dynamic Object-aware SLAM System）
了解 iOS 17 中的 MapKit 后，我们会发现 Apple 引入了更适合 SwiftUI 的 API。
文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
这部分的目的是简单介绍threejs的开发流程，从创建场景、设置相机、添加几何体到将几何体渲染到节界面上。同时引出几个在开发过程中容易忽略的概念，在后面的小节中将做详细的介绍。
上周的组会上，我给研一的萌新们讲解什么是SLAM，为了能让他们在没有任何基础的情况下大致听懂，PPT只能多图少字没公式，这里我就把上周的组会汇报总结一下。
共面性检测网络为解决这一问题提供了新的思路，并能够显著提升三维场景重建的质量。目前这项研究工作已被欧洲计算机视觉大会 (ECCV 2018) 收录，并被邀请赴会进行口头报告 (Oral Presentation)。
深度估计是计算机视觉领域的一个基础性问题，其可以应用在机器人导航、增强现实、三维重建、自动驾驶等领域。而目前大部分深度估计都是基于二维RGB图像到RBG-D图像的转化估计，主要包括从图像明暗、不同视角、光度、纹理信息等获取场景深度形状的Shape from X方法，还有结合SFM(Structure from motion)和SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)等方式预测相机位姿的算法。其中虽然有很多设备可以直接获取深度，但是设备造价昂贵。也可以利用双目进行深度估计，但是由于双目图像需要利用立体匹配进行像素点对应和视差计算，所以计算复杂度也较高，尤其是对于低纹理场景的匹配效果不好。而单目深度估计则相对成本更低，更容易普及。
（1）选择感兴趣的区域（ROI也就是车道线存在的区域）：我们利用架好相机的特点，使得相机拍摄的车道线位于图像的下半部分，也就是图像的下半部分是道路。
4点法、9点法、N点法都可以将图像坐标与机械手坐标联系起来。综合考虑调试难度、标定精度等因素，9点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，常用于从固定平面抓取对象进行装配等工业应用场景。
Neural Radiance Fields (NeRF) 最近在计算机视觉领域获得了极大的关注，它提供了一种崭新的合成真实世界场景新视角的方法。然而，NeRF的一个局限性是它需要准确的相机位姿来学习场景表征。本文提出了一种 Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields（BARF）算法，用于从不够准确（甚至是未知）的相机姿势中训练NeRF，可用于同时学习3D表征以及完成相机注册。本文从理论上建立了与经典图像对齐（image alignment）之间的联系，并阐明从粗到细的相机注册也适用于NeRF。此外，本文还发现，在NeRF中简单地使用位置编码对合成目标有负面影响（本文有改进）。在合成和真实世界数据上的实验表明，BARF可以有效地优化神经场景表征，并同时解决摄像机的姿势的错位。这使得视频序列的视图合成和来自未知摄像机姿势的定位成为可能，这为视觉定位系统（如SLAM）开辟了新的途径，也为密集的3D重建提供了潜在的应用。
前有DALL.E文本生成图像，现有将文字变成 3D场景。近日，苹果 AI 团队发布最新 AI 模型 GAUDI，它是基于 3D 场景的神经架构 NeRFs，可以根据文字生成 3D 室内场景。
如果要构建一个具有交互性和拓展性的沉浸式漫游场景，常用到3DSMAX、three.js等软件技术，学习门槛较高；ThingJS可视化组件更加轻量化，B/S架构下的3D可视化应用构建更轻松，为不少企业客户降低了项目开发成本。
Sliding Windows Filter（SWF）在VIO、SLAM这个领域应用非常广，比如MSCKF、OKVIS、VINS-Mono等等，几乎可以说是VIO的标配。
当相机与物体的距离越来越近，达到指定值时，我们让物体逐渐淡出，当相机与物体拉开距离后，再让其淡入，来处理当相机靠近物体时的穿模情况，效果图：
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