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Open3D

支持快速开发的3D数据处理开源库

支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。

pyntcloud - Python 3D点云处理库
3D点云GithubPython库conda-forgepyntcloud开源项目数据处理
Pyntcloud 是一个基于Python科学计算堆栈的3D点云处理库。通过简单代码可以执行复杂3D操作,如加载PLY文件、RGB转HSV、体素网格生成等。支持与Open3D和PyVista等3D处理库无缝集成。项目文档详尽,示例丰富,方便用户快速上手。安装简单,支持conda和pip,适合开发和研究使用。
stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型
3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦
Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型,可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR,改进了网格和纹理生成,并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产,还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化,适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。
3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具,用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式,支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外,labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
panda3d - 跨平台3D游戏引擎
3D渲染C++GithubPanda3DPython开源项目游戏引擎
Panda3D是一款开源的3D游戏引擎,支持Python和C++开发。它提供3D渲染、物理模拟、音频处理等功能,适用于游戏和其他3D应用开发。该引擎采用BSD许可证,允许商业使用。Panda3D支持Windows、Linux、macOS等平台,可通过pip安装或从源码编译。它拥有活跃的社区,提供丰富的文档、教程和示例,方便开发者快速上手和解决问题。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架,基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API,支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型,便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息,请查阅文档和示例笔记本。
OpenUSD - 跨平台3D场景描述与交互系统
3D场景描述GithubUniversal Scene Description图形应用互操作开源项目跨平台支持
OpenUSD是一个开源的3D场景描述系统,用于创作、读取和传输时间采样场景数据。该系统支持Linux、Windows和macOS平台,并可嵌入iOS和visionOS应用。OpenUSD包含核心库、成像组件和Python绑定,通过build_usd.py脚本可快速构建。它为图形应用程序间的数据交换提供了高效可扩展的解决方案。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
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