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。
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：
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。
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。
| 如何快速入门三维重建(计算机视觉)？ 大家好！我叫Leo。 以我个人的经验来看，首先找一篇有实现代码的经典文章来入手是最有效的方法。不管你是否有基础，都可以通过这种方式来让你快速发现自己知识点上的不足，比如说哪些概念或者是基本方法不知道的，通过收集整理，列出一个学习的方向的计划。一般情况下，先要我们亲自研读代码并执行程序，甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法，这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现，毕竟三维重建是应用技术，即使做科研也需要有具体的代码实现，把我们的重建结果展示出来才能让更
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。
目前，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。方法同样也层出不穷，我们将这些方法依据原理分为两类：
第二，最大密度投影。它适用于高密度的组织结构，如CTA血管壁的钙化和气管通畅情况等。
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】不用三维构图的三维重建，速度能到每帧73ms。 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重点研究领域。 简单说，三维重建就是基于二维图像，恢复三维场景结构。 据说，林志颖出车祸后，他的面部重建方案就用到了三维重建。 三维重建的不同技术路线，有望融合 其实，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。 随着GPU和分布式计算的发展
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】不用三维构图的三维重建，速度能到每帧73ms。 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重点研究领域。 简单说，三维重建就是基于二维图像，恢复三维场景结构。 据说，林志颖出车祸后，他的面部重建方案就用到了三维重建。 三维重建的不同技术路线，有望融合 其实，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。
峰会现场，香港科技大学教授，CVPR 2022、ICCV 2011大会主席，Altizure创始人权龙教授发表了题为《三维视觉重新定义人工智能安防》的演讲。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/568205134
SLAM和三维重建的落地应用一直走的比较艰难，之前华为mate30 发布三维重建应用时，还是很亮眼的，计算机视觉life 当时也第一时间进行了解读（看这里：华为 Mate20 Pro 3D建模，真的能让宅男的手办老婆复活吗？）
总之所有的算法后处理都是建立在这种对齐的操作上面的，假如图像对不齐，一切都没有意义。
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？
本节讨论一些关键方法的性能，下面将介绍各种性能标准和度量，并讨论和比较一些关键方法的性能。
计算机视觉之三维重建篇.1 计算机视觉之三维重建篇.2(摄像机标定) 计算机视觉之三维重建篇.3(单视图几何) 计算机视觉之三维重建篇.4(极几何) 计算机视觉之三维重建篇.5(双目立体视觉系统-平行视图) 计算机视觉之三维重建篇.6(双目立体视觉系统-对应点搜索) 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 这个是THU的一个课程，要可以学 https://vision.in.tum.de/teaching/ss2016/mvg
对于新手来说，使用格雷码做单目结构光三维重建是一个入门级的训练。但是在复现时往往会遇到一个问题，明明解码都很不错了，重建后的点云精度却很低，甚至重建出来的平面点云出现断层现象。这是由于格雷码是一种离散型编码，编码精度是整数级的像素，这种编码设计注定了它的精度不会太高。所以在实际应用中，格雷码通常是配合着其他编码方式一起使用：比如使用格雷码来标示相移的周期数。
基于少量图像的三维重建被认为是第三代人工智能的经典应用之一。在计算机图形学和计算机视觉领域，基于少量图像的三维重建任务因具有广泛的应用场景和很高的研究价值，长期以来吸引着众多学者的目光。引入深度学习方法后，该领域于近年来得到了长足发展。对此类基于少量图像的三维重建任务进行了全面阐述，并介绍了本研究组在该方面的系列工作，对其中涉及的数据类型进行分析，阐明其适用性和一般处理方法。此外，对常见的数据集进行分析、整理，针对不同重建方法，归纳出其基本框架、思路。最后，展示了一些常见三维重建的代表性实验结果，并提出了未来可能的研究方向。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
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。
本文主要从二维图像及其轮廓的集合中，学习一个自监督的、单视图的三维重建模型，预测目标物体的3D网格形状、纹理和相机位姿。提出的方法不需要3D监督、注释的关键点、物体的多视图或者一个先验的网格模板。关键之处在于，物体可以表示为可形变部分的集合，在同一类别的不同实例中，每个部分在语义上是一致的。
在计算机视觉中，物体级别的三维表面重建技术面临诸多挑战。与场景级别的重建技术不同，物体级别的三维重建需要为场景中的每个物体给出独立的三维表示，以支持细粒度的场景建模和理解。这对 AR/VR/MR 以及机器人相关的应用具有重要意义。
三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。
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。因为之前没有做过三维视觉，也没有钻研过生成对抗网络，中间实在是吃了不少苦，基本是边补基础知识边看论文，现在基本感觉看过一遍了，简单的把这些论文都拿出来说一说，算作有个收尾。如果说的不好，哪里理解错了，也请各位在评论区批评指教。
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：
三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。
论文题目：BlendedMVS: A Large-scale Dataset for Generalized Multi-view Stereo Networks
计算机视觉之三维重建篇.1 计算机视觉之三维重建篇.2(摄像机标定) 计算机视觉之三维重建篇.3(单视图几何) 计算机视觉之三维重建篇.4(极几何) 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
三维重建作为环境感知的关键技术之一，可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别，但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别，感知三维环境。我们活在三维空间里，要做到交互和感知，就必须将世界恢复到三维。所以，在识别的基础上，计算机视觉下一步必须走向三维重建。本文笔者将带大家初步了解三维重建的相关内容以及算法。
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。
多视角几何是计算机视觉中的一个分支，它涉及到从多个视角捕获的二维图像中恢复出三维结构。这项技术在3D打印领域中发挥着至关重要的作用，它允许从现有的二维图像或通过多视角拍摄创建出三维模型，进而可以被3D打印机所使用。本文将探讨多视角几何技术在3D打印中的具体应用。
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。 三维重建技术 三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步： 利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多个角度对物体拍摄； 将第一步获得的各视角点云数据变换到同一个坐标系下，完成多视角点云数据的配准； 根据配准好的点云数据构建出模型的网格表面。 三维重建方法 目前根据重建方式的不同，主要有以下几种重建方法： 双
三维重建是计算机视觉领域的研究重点之一，利用视觉图像中的色彩、纹理、深度等信息进行三维空间中物体的形状和位置信息的恢复，对真实世界环境中的物体进行数字化。利用三维重建技术将目标物体构建为便于处理的数据模型，得到的三维模型能够被应用到后续的不同场景中。
如今，StyleGAN 等对抗生成网络已经能够对多种物体生成逼真的二维图片。然而或许你不知道，这些 GAN 其实知道所生成物体的三维形状。对二维 GAN 生成的图像，我们已经可以准确重建其三维结构，并实现旋转和重光照等图像编辑效果，如下图所示：
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。
这是我之前在泡泡机器人上翻译的文章，放在这里做个备份，原文链接：https://www.sohu.com/a/334072786_715754
三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。
雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
雷锋网 AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
来源：中国科学院自动化所机器视觉课题组 【导读】本文由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室胡占义研究员撰写，对计算机视觉40多年的发展历程进行了简要总结，包括：马尔计算视觉理论，主动视觉与目的视觉，多视几何与摄像机自标定，以及基于学习的视觉。在此基础上，对计算机视觉的未来发展趋势给出了一些展望。 1.1 什么是计算机视觉 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知（visual
NeRF的核心思想是将三维场景建模成一个连续的函数，这个函数可以接收三维空间中的一点以及观察这个点的相机的方向，然后输出该点的颜色和不透明度。这样，通过学习这个函数，我们就可以得到整个三维场景的信息，从而可以渲染出从任何角度观察这个场景的结果。
(1) Python前后端与小程序部署，完成一个深度学习开源框架在小程序的完整部署过程，将其最终展示为线上服务，就是有三AI小程序平台了(最近网站安全证书到期不能访问，过几天就可以了)。
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。
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！
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