使用OpenCV实现了多图像的三维重建。
使用VS2015开发，程序运转后会读取images目录下的图片进行重建。
重建完成后，可以运转Viewer下的SfMViewer.exe查看重建结果。
详见博客http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/
使用VS2015开发，程序运转后会读取images目录下的图片进行重建。
重建完成后，可以运转Viewer下的SfMViewer.exe查看重建结果。
详见博客http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/
2022/9/3 2:26:42
37.57MB
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單個圖像研究3D形狀建模，並在三個方面對其做出貢獻。
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
2015/8/2 5:20:08
38KB
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
2019/3/25 20:36:01
664KB
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matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
2019/3/7 21:16:22
14.42MB
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
1012KB
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基于截面曲线的曲面重建方法常用于逆向工程模型重建过程中．采用平面切片方法得到的截面数据通常为一点云束，当重建轮廓曲线时需要进行细化处理．为此提出了一种对截面切片数据进行自动细化的算法．对点云进行切片后，得到截面轮廓点云束，根据点云束密度预估前进半径，并随机选取点云束的一点作为细化的起点，采用近似轮廓跟踪算法确定新点，由初始点和初始方向判断细化算法的结束．实例结果表明该方法能够无效完成切片数据的细化处理。
2015/6/26 11:40:33
256KB
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牛顿插值matlab源代码KDL_IK_rr_bridge用于KDL逆运动学求解器的MATLABRR桥运转KDL_IK_RR.m托管服务。
在另一个MATLAB实例中运转testIK_RR.m来验证连接。
使用vs2015MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。
KDL：构建KDL之后：将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中将KDL*.cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。
将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。
4）运转以下：MEXik_solver_kdl.cppstdafx.cpparticulatedbodyinertia.cppchain.cppchaindynparam.cppchainfksolverpos_recursive.cppchainfksolvervel_recursive.cppchainidsolver_recursive_newton_euler.cppchainidsolver_vereshchag
在另一个MATLAB实例中运转testIK_RR.m来验证连接。
使用vs2015MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。
KDL：构建KDL之后：将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中将KDL*.cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。
将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。
4）运转以下：MEXik_solver_kdl.cppstdafx.cpparticulatedbodyinertia.cppchain.cppchaindynparam.cppchainfksolverpos_recursive.cppchainfksolvervel_recursive.cppchainidsolver_recursive_newton_euler.cppchainidsolver_vereshchag
2018/3/23 18:44:42
5.99MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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