在智能制造、AR、机器人、室内导航等领域，三维重建都有很广泛的应用前景。随着消费级RGB-D相机的普及，三维重建的应用场景也得到了进一步的扩展。奥比中光自主研发的深度相机Astra Pro的成本相对较低，同时也可以方便、快捷地对物体进行3D成像，并且具有精度高的优点。针对三维重建相关技术进行研究和加以应用，必将极大程度地促进计算机视觉等领域的发展，并进一步深度影响工业生产活动以及人们的生活方式。
11月12日，正值腾讯建立23周年，腾讯学堂同多媒体实验室及临境共同推出“重走创业路 —— 腾讯起点线上展览”活动。通过三维重建技术，腾讯将位于深圳华强北赛格科技园2栋的初始办公地点完成了线上的高精度三维复原，同期吸引了约3w+鹅厂人在线沉浸式体验。 沉浸式浏览腾讯初创办公区 鹅厂员工重走创业路 活动等比例地还原了鹅厂初创时的办公区，同时CEO马化腾的办公室中用于记录腾讯初期拓展业务的地图、pony的办公桌及当时办公的电脑等老物件，也进行了高精度的线上还原。 在不到100平的办公区
PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等；支持多种操作系统平台，可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶，那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
文章：LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation
11月12日，正值腾讯建立23周年，腾讯学堂同临境及多媒体实验室共同推出“重走创业路 —— 腾讯起点线上展览”活动。通过三维重建技术，腾讯将位于深圳华强北赛格科技园2栋的初始办公地点完成了线上的高精度三维复原，同期吸引了约3w+鹅厂人在线沉浸式体验。 沉浸式浏览腾讯初创办公区 鹅厂员工重走创业路 活动等比例地还原了鹅厂初创时的办公区，同时CEO马化腾的办公室中用于记录腾讯初期拓展业务的地图、pony的办公桌及当时办公的电脑等老物件，也进行了高精度的线上还原。 在不到100平的办公区内，墙面上记
文章：TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 活动时间：2022年01月14日-02月28日 活动内容：完成三项打卡任务即可获得领奖资格，活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛（没有个人论坛的同学可以通过
[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020.
腾讯多媒体实验室专栏 基于全景图的空间场景重建技术在各类沉浸式媒体解决方案中有着广泛的应用，比如 VR 看房，虚拟展厅等，也是近年来学术界和工业界在积极研究的一个难题。本文主要介绍了腾讯多媒体实验室在该领域的研究进展。通过自研深度学习网络和 3D 计算机视觉技术的结合，解决了在复杂场景下全景图点云重建的难题，成功实现了通过全景图即可算法重建空间点云的效果。目前，该技术已经应用于腾讯多媒体·点云产品中。 随着三维视觉技术的发展，三维视觉已经逐步渗透到各个领域，在 AR / VR、自动驾驶、三维重建等领域
文章：City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。
为了重建一系列数据，通常采用自动编码器之类的网络来尽可能预测类似于原始数据的输出，这种方式通常利用原始数据和网络输出之间的重建误差来训练输出。二维图像或一维信号的重建误差非常容易用元素化均方误差（MSE）直接计算，因为它们的元素（例如像素）以一定的顺序排列。然而，当计算点云的重建误差时，需要匹配算法来同步不同的数据，因为重建网络中输入和输出点集的排列可能不同。
多视角三维重建（MVS）是计算机领域的一项基础任务，目标是通过相机拍摄的图像和相机参数推导出现实环境中物体的三维信息。不同角度拍摄的图像会存在一些公共部分，合理分析并利用不同图像的关联是三维重建的基础。
10月19日，以“VR让世界更精彩——融合发展创新应用”为主题的2021世界VR产业大会云峰会在江西南昌开幕。本次大会的展览会面积达30000平方米，设有影视、游戏、教育图书、电竞大赛等应用展区，包括腾讯、华为、微软、移动、联通、电信在内的约500家企业参展，设立奥地利和韩国两个海外分会场，吸引了诸多国内外虚拟现实领域领军人物、企业代表、行业组织负责人、专家学者参会，聚焦VR前沿技术，探讨发展之道，推动应用普及。 受新冠疫情影响，本次大会采取线上为主、线下结合的云峰会方式举行。除开幕式及主旨演讲、
文章：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
Windows下使用VisualSFM + CMVS/PMVS +MeshLab进行三维重建
很多粉丝在公众号后台留言，不知如何入门3D视觉、3D领域的主线是什么，一些难点该如何解决，有哪些方法，导师新开的3D视觉方向无人指导等等。这些痛点，工坊的许多童鞋都踩过坑，也为大家提出了许多非常有价值的问题和解决思路，涵盖了计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等多个方向，超详细的问题和资料汇总请移步至【3D视觉从入门到精通知识星球】，一个有点干货的学习社区！
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
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。
根据中国国家铁路集团的统计，今年春运前三天的客流量仅为去年同期的四分之一，这意味着就地过年的人们不在少数。 这不，鹅厂的乐问上， 已经有同事开始“掉眼泪”了： 为了让就地过年的人们少一点难过，多一点温暖，用腾讯乐享来陪大家过年吧！ 01 让社区“红”起来 “红”是过年必不可少的元素，用自定义装饰、祝福模版，让社区的年味红起来。 新年新气象，社区有新样 年味从社区的新装饰开始，红红火火才有过年的气息： 牛年走牛运，祝福已上新 “牛来运转”新春祝福模版已上线，赶快配置，不管回不回家过年，来自公司的关
我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理，同时仍能准确地表示无特征的对象，然而，由于这两种传感器的特性根本不同，因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
图1：Building3D数据集中最大的城市Talinn以及建筑物和房屋点云，mesh和线框模型。
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
作为三维世界更为真实有效的表达，点云在近年来受到了学界和业界的广泛关注。激光雷达和深度相机的大规模应用也为点云的发展创造了丰富的数据条件。
选自aXriv作者：Qiangeng Xu等 机器之心编译编辑：陈萍 Point-NeRF：基于点的神经辐射场，一种高质量神经场景重建和渲染的新方法。 2020 年是立体神经渲染（Volumetric neural rendering）爆发的一年，比如 NeRF 可以生成高质量的视图合成结果，但这种方法需要对每个场景进行优化，导致重建时间过长。另一方面，深度多视图立体（multi-view stereo）方法可以通过网络推理快速重建场景几何。 来自南加州大学、Adobe Research 的研究者们提出了
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
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作者：龚靖渝， 楼雨京， 柳奉奇， 张志伟， 陈豪明， 张志忠， 谭鑫， 谢源， 马利庄
基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
本文是 AAAI 2023 Oral 入选论文 Tracking and Reconstructing Hand Object Interactions from Point Cloud Sequences in the Wild 的解读。本论文由北京大学王鹤研究团队与北京通用人工智能研究院、弗吉尼亚理工大学、斯坦福大学、清华大学、哥伦比亚大学合作，针对追踪并重建一段输入点云序列中的手和物体这一任务进行了研究。
近些年来，随着计算机软硬件等的不断发展，计算机视觉、现实增强等让那些我们觉得不会发生的事情发生了，不得不说，科技正在改变我们的生活，给我们的生活带来了更多的便利。
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IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
标题：MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving Camera
在这里和大家分享一下我们被CVPR 2022录用的工作“Point-BERT: Pre-training 3D Point Cloud Transformers with Masked Point Modeling”
机器之心专栏 机器之心编辑部 随着深度学习技术的快速发展，数据驱动的方法已成为计算机视觉领域的核心。在过去的十年里，随着 ImageNet 诞生之后，计算机视觉领域见证了 “从数据中学习” 的范式的兴盛。在 ImageNet 上进行预训练，然后迁移到下游的视觉任务，都能显著提升模型性能，并且已经成为 2D 图像领域的标准化方式。 然而，由于真实世界 3D 数据（通常以点云或者 mesh 的形式）的扫描和标注非常繁琐，现有的 3D 数据集要么是合成的，要么与 ImageNet 的规模相去甚远。因此，与 2D
本文提出了一个表示高保真点云传感器观测的框架，用于实现高效的通信和存储。该方法利用稀疏高斯过程将点云进行压缩编码。我们的方法只使用一个模型（一个2D稀疏高斯过程）来表示自由空间和被占据空间，而不是现有的双模型框架（两个3D高斯混合模型）。我们通过提出一种基于方差的采样技术来实现这一点，它可以有效地区分自由空间和被占据空间。这种新的表示方式需要更少的内存占用，并且可以通过有限带宽的通信通道进行传输。该框架在仿真中被广泛应用，并被一个配有3D激光雷达的真实移动机器人进行了验证。与发送原始点云相比，我们的方法使通信速率降低了70~100倍。
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
随着元宇宙概念的兴起，与人体相关的研究在这两年也是非常受关注。在人体相关的研究中，衣物，由于其形状与动态高度复杂，所以一直都是研究的焦点与难点。本文聚焦于衣物的三维重建，明确了衣物重建的五大要点，从而选择了点云序列作为输入，并依此设计了衣物数据集的注册，以及衣物重建管线。本文相关论文Garment4D: Garment Reconstruction from Point Cloud Sequences已发表于NeurIPS 2021，数据集与源代码现已开源。
贝壳找房，以为 2 亿家庭提供全方位服务链接为愿景和使命，目前具备新房、二手、租赁、装修、海外几大业务场景。在提供服务过程当中，贝壳打造了真实房源体系和 ACN 经纪人体系，并凭借其拥有超过 1.8 亿的房源、20 万经纪人，每月为超过 3000 万的用户提供服务。
在一幅图像中确定一点，在另一幅相邻图像中，也存在与之对应的像素点，而且该点就在另一幅图像的极线中。
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
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