lidar-camera-fusion

LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现

LiDAR 相机融合点云投影 ROS Velodyne VLP16 Github 开源项目

这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值，提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明，以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。

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介绍相关项目

CSF - 基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法

CSFGithubLiDAR地面点提取开源项目点云过滤遥感

CSF是一种基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法，用于分离地面点和非地面点。该项目提供Python、Matlab、R和C++接口，支持txt文件数据读取，便于集成到大型项目中。CSF还提供二进制版本下载和CloudCompare插件实现，适用于多种LiDAR数据处理场景。

WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台

GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机

WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。

dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目

3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉

dust3r是一个开源的3D视觉重建项目，旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型，可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本，方便研究人员进行自定义开发。

Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割

GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割

该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割，提供了高效的点云操作方法和训练预测流程，为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现，适用于深度学习应用的快速开发。

Hierarchical-Localization - 模块化的6自由度视觉定位工具箱实现分层定位方法

Githubhloc图像检索开源项目特征匹配特征提取视觉定位

这是一个用于6自由度视觉定位的开源工具箱。它采用分层定位方法，结合图像检索和特征匹配技术，提供快速、准确和可扩展的定位能力。该工具箱整合了图像匹配和运动恢复结构(SfM)领域的研究成果，可重现多个室内外视觉定位基准的最佳结果，并支持实现和调试新的定位流程。

4DMOS - 3D LiDAR数据中的稀疏4D卷积移动物体分割

4DMOSGithubLiDAR开源项目移动物体分割稀疏4D卷积语义KITTI

4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列，提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明，支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L，为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。

Awesome-Implicit-NeRF-Robotics - 机器人领域中神经隐式表示和NeRF技术的最新进展

3D重建GithubNeRFSLAM姿态估计开源项目机器人

这个项目汇集了神经隐式表示和NeRF在机器人领域的应用论文，涵盖物体姿态估计、SLAM、操作学习、物体重建、物理模拟和导航规划等方向。它为研究人员和工程师提供了解该交叉领域最新进展的综合资源。

zed-unity - ZED Unity插件整合先进立体视觉功能

AR/MRGithubUnity开发ZED Unity Plugin开源项目深度感知相机功能

ZED Unity插件集成了多项先进立体视觉功能，如人体追踪、AR/MR、点云和物体检测。插件支持各种ZED相机，并与CUDA GPU和主流VR头显兼容。通过丰富的示例场景和预制体，开发者可以轻松将复杂的计算机视觉功能整合到Unity项目中。该插件适用于创建AR体验和开发3D感知应用，为Unity开发者提供了强大而灵活的工具。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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