视觉三维重建 = 定位定姿 + 稠密重建 + surface reconstruction +纹理贴图。三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一,相比于2D数据,三维空间蕴含更丰富的信息,包括位置信息、局部/全局特征等。基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、表面重建与三角化等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。近年来,无论是工业界还是学术界都对三维重建产生了浓厚的兴趣,相关paper和产品层出不穷,自动驾驶、测量测绘(高精地图)、工业视觉等领域对相关人才一直是供远小于需,对应岗位更是开出高薪招聘。
然而,由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及重要数学公式的的推导要求较高,其次,三维重建也有其应用上的痛点、难点,比如成本预算、大场景、物体运动、纹理缺失、暗环境等,因而其涉及的算法也多种多样。鉴于视觉三维重建学习相关教材寥寥无几,网上资料也比较零散,国内外几乎没有系统讲解三维重建相关的课程。为此,3D视觉工坊推出了国内首个《
彻底搞透基于colmap的视觉三维重建:原理剖析、代码讲解、及优化改进
》,本课程是国内首个结合colmap框架原理、代码讲解、源码优化的课程,由资深三维重建算法工程师主讲及指导。
李城,资深三维重建算法工程师,担任过知名企业的图形图像算法工程师,高精度地图算法工程师。
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1、理工科相关专业,熟悉三维重建、线性代数、概率论等相关理论知识、有一定c++、python编程基础;
2、已经入门三维重建研究领域的本科、硕士及博士研究生;
3、希望通过此课程能够快速实现三维重建算法,并能在项目中应用的研究人员;
4、自动驾驶、测量测绘、计算机视觉相关从业人员;
1、掌握视觉三维重建整个流程,对colmap框架能够有较深的理解,其它开源视觉框架也能快速着手;
2、掌握colmap中的多视图几何算法、光束法平差算法以及内在的实现技巧,为后续思考colmap框架的优化方法铺垫了夯实的基础;
3、锻炼举一反三能力,将colmap中的优秀算法融合到实际问题中,如恢复尺度、雷达和相机的标定等,面向企业级岗位要求;
4、能够真正动手搭建自己的一套系统;
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等。除此之外,还有很多一线工作的算法工程师、开发人员,包括但不限于百度、旷视、华为、奥比中光、云从、阿丘科技等
。
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算法原理结合代码详解,线下设置答疑群,可以面对面和讲师沟通难题,更能和国内外各大高校学员一起交流,创造一个优异的学习环境。
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作者不仅仅只停留在讲解原算法本身,会对算法处理数据存在的问题进行改进。
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工程实践中踩坑分享,助力学员更高效地学习,避免不必要的时间浪费。
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视觉三维重建 = 定位定姿+ 稠密重建+ surface reconstruction +纹理贴图。三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一,相比于2D数据,三维空间蕴含更丰富的信息,包...
colmap
三维重建
流程稀疏
重建
colmap GUI使用输入处理1.特征提取2.特征匹配3. 增量式
重建
输出colmap 命令行特征提取特征匹配建稀疏图
colmap是用于
三维重建
的经典软件
三维重建
流程
基于MVS的
三维重建
技术流程包括以下步骤:数据采集,稀疏
重建
,深度图估计和稠密
重建
;
稀疏
重建
稀疏
重建
的基本流程如下图所示,
最终
得到场景
中
的相机姿态和表示场景结构的稀疏点云;
我们主要利用SfM进行稀疏
重建
SfM,(Structure From Motion,从运动
中
恢复结构),是一种从一组不同
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。
1.1 研究背景及意义
人类通过双眼来探索与发现世界。人类接收外部信息的方式
中
,有不到三成来自于听觉、触觉、嗅觉等感受器官,而超过七成、最丰...