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Open3D

支持快速开发的3D数据处理开源库

Open3D3D数据处理Python APIC++ APIGPU加速Github开源项目

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。

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介绍相关项目
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库，提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台，包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现，并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境，与PyTorch深度学习框架兼容。
Pointcept - 开源点云感知研究平台
3D表示学习CVPRGithubPointcept开源项目点云感知预训练
Pointcept 是一个专为点云感知研究设计的开源代码库，集成了 Point Transformer V3、OA-CNNs 和 PonderV2 等顶尖技术。通过多数据集预训练架构和高效的场景对比学习框架，Pointcept 在室内外场景中表现出色。用户可以使用统一接口和预处理支持，快速部署点云感知解决方案。项目持续更新，最近的新版本优化数据集结构，提升整体性能。
duchaiten-real3d-nsfw-xl - 开源超真实3D图像生成接口 支持跨平台开发
3D建模AI绘图API接口GithubHuggingfaceModelsLab API图像生成开源项目模型
DucHaiten-Real3D-NSFW-XL是一个基于ModelsLab平台的图像生成接口，具备3D风格图像生成功能。该接口支持PHP、Node.js、Java等开发语言集成，提供图像尺寸、采样步数、提示词增强等参数配置。开发者可通过ModelsLab平台申请密钥使用服务，支持免费调用。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
github3.py - GitHub API v3的全面稳定Python封装库
API封装GitHub APIGithubPython库开发工具开源项目
github3.py是一个开源的GitHub API v3 Python封装库，功能全面，持续更新。兼容Python 3.7+和pypy3，提供丰富API接口，简化GitHub交互。项目包含详细文档、完整测试和贡献指南，适用于开发GitHub相关应用、自动化工具和CI/CD流程。
fill - 开源3D虚拟布景生成项目
3D技术AI生成APIFill 3DGithub开源项目虚拟布景
Fill 3D是一个开源的3D虚拟布景生成项目，展示了Fill 3D API的应用。该项目提供生成式3D填充功能，包含详细设置指南，便于开发者快速上手。Fill 3D简化了3D环境创建过程，为虚拟设计和空间规划提供了新的解决方案。项目通过Discord社区支持用户交流和问题解决。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型
3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型
Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。
VideoProcessingFramework - GPU加速视频处理框架 提供编解码和格式转换功能
GPU加速GithubNVIDIAPyNvVideoCodecVideoProcessingFramework开源项目视频处理
VideoProcessingFramework是一个开源的视频处理框架，由C++库和Python绑定组成。它利用GPU硬件加速实现高效的视频解码、编码、转码以及色彩空间和像素格式转换。该框架支持将GPU内存中的视频帧直接导出为PyTorch张量，避免了额外的数据传输。适用于Linux和Windows平台，依赖NVIDIA驱动、CUDA和FFMPEG。目前正逐步被功能类似但API更简洁的PyNvVideoCodec库取代。
相关项目
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