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graph-cut-ransac

高效鲁棒性估计算法,支持同源矩阵、基础矩阵及6D姿态估计

Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中,并支持通过pip安装Python封装,或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示,主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库,适用于现代编译器。

ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
RayDiffusion - 射线扩散模型在相机姿态估计中的应用
GithubRayDiffusion开源项目扩散模型深度学习相机姿态估计计算机视觉
RayDiffusion项目提出了一种将相机表示为射线并应用扩散模型的姿态估计方法。该方法支持已知边界框和从掩码自动提取边界框两种模式,同时提供射线回归选项。项目包含代码实现、预训练模型和使用说明,适用于计算机视觉领域的研究和开发。
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。
cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具
Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉
这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。
sfm-disambiguation-colmap - 改进结构运动恢复算法 应对场景对称性和重复结构
3D重建COLMAPGithubSfM图像匹配开源项目数据集
该项目实现并集成了多种先进算法到COLMAP中,以解决结构运动恢复中场景对称性和重复结构的问题。它重新实现了Yan、Cui和Kataria等人提出的方法。通过广泛实验分析发现,没有一种方法能在所有数据集上表现一致,大规模场景的参数调整仍具挑战性。该研究为进一步探索这一问题奠定了基础。
GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成
3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉
GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法,可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像,具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程,支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。
PyMAF-X - 单图像全身3D人体重建新技术
3D人体重建GithubPyMAF-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PyMAF-X是一个开源的3D人体重建项目,利用金字塔网格对齐反馈循环技术,从单幅图像或视频中重建全身3D人体模型。该方法在COCO等数据集上表现优异,适用于计算机视觉和动作捕捉等领域。项目提供预训练模型,支持图像和视频输入,便于研究和应用。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
libpointmatcher - 快速点云配准的模块化C++库
C++库GithubICP算法开源项目机器人视觉点云配准
libpointmatcher是一个开源的模块化C++库,实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域,支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式,可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率,同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项,允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程,方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证,适用于学术研究和商业项目。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
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