如何在考虑摄像机校准的情况下执行2d到3d重建 - 腾讯云开发者社区

此外，多相机采集系统中的摄像机频繁调整，如姿态和数量，甚至摄像机镜头，是常见的操作，伴随着系统的振动和随机摄像机移位。这进一步增加了系统重新校准的频率。...在训练过程中，可以同时获取每个摄像机的内在和外在参数以及最终的NeRF模型。优化的内在和外在参数可以存储为校准参数，在这种情况下，我们可以直接使用NeRF系列方法进行重建，跳过摄像机参数的优化过程。...当系统中的摄像机发生变化（包括内外参）时，只需要再次执行全局优化以获得新的系统校准参数。值得注意的是，我们的方法也有一些局限性。...实验通过随机提供所有摄像机的初始位置，尝试在四种场景中执行姿势回归，以评估BARF和L2G-NeRF在没有提供潜在姿势信息的情况下的性能。...实验4：平面图像对齐（2D）实验4旨在比较所提出的方法在2D图像对齐任务中与先前方法的性能，并在没有提供校准点的情况下探索该方法的表现。

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腾讯混元3D-1.0:文本到3D和图像到3D的统一框架！

然而，这些基于优化的方法仍然耗时，需要5分钟到1小时来优化3D表示。相比之下，前馈方法可以在几秒钟内生成3D目标，但通常难以泛化到未见过的物体，并且无法生成薄如纸张的结构。...注意到需要一起解决这些子任务，作者提出Hunyuan3D-1.0，该方法整合了多视图扩散模型和稀疏视图重构模型的优势，在最佳情况下，实现10秒内的3D生成，实现了泛化与质量之间的微妙的平衡。...在第一阶段，多视图扩散模型生成RGB，以完成2D到3D的提升。作者微调了一个大规模的2D扩散模型，以生成多视图图像，以增强模型对3D信息的理解。...Sync dreamer [26]将多视图特征投影到3D体积中，并在噪声空间中强制执行3D对齐。跨视图注意的一个显著问题是其计算复杂性，它随图像大小的增加而呈平方增加。...作者注意到大多数现有方法假设输入为纯正位图像或纯未校准图像，忽略了混合输入的需要。在本文中，作者通过考虑校准输入和未校准图像来实现详细的重建，从而更好地将稀疏视图重建框架集成到作者的3D生成流程中。

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基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

Qin 编辑：点云PCL 摘要使用未标定的多摄像头系统进行运动结构恢复是一项具有挑战性的任务，本文提出了一种捆集调整解决方案，实现了基线约束，考虑到这些摄像头之间是静态的。...内容概述运动结构（Structure from Motion，SfM）是从一组2D图像中估计3D结构的过程，典型的SfM流程从图像中提取特征开始，这可以是传统方式，如SIFT、SURF和ORB，也可以使用学习特征...实验进行了两个实验来评估： 1）在考虑不同的摄像头安装配置情况下的3D重建精度， 2）使用提出的BA中基线约束来提高具有重叠的两个未校准摄像头的3D重建精度。地面激光雷达点云被用作评估的参考。...实验二：在这个实验中，我们评估了在具有重叠的未校准摄像机的重建结果中使用所提出的基线约束的效果。图4显示了使用传统BA的稠密重建结果与使用BA中基线约束的结果进行比较。...总结本文进行了两个实验，以评估使用不同的相机安装配置的3D重建的准确性，以及在两个未校准的相机有重叠的情况下，使用我们提出的基线约束在BA中的准确性改进。

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阿里巴巴开源：一次采集轻松解决多摄像机和3D激光雷达标定

图2：本文提出的的基于全景标定间的多摄像机和3D激光雷达标定框架 A.全景标定间的重建文章选择圆形标记物作为无特征基准标记，因为圆形标记的中心检测通常被认精度是比较高的，并且实验证明了圆形标记在校准精度方面优于...回环检测的策略是将当前双目帧的稀疏点投影到在时间序列上远离当前双目帧的其他双目帧图像上。然后，检索与当前双目帧具有最多共可见稀疏点的立体帧，并通过执行算法1获得它们的匹配对应。...（LM）算法进一步优化外参，由于校准参考系中的基准标记没有特征，传统的视觉定位方法无法估计待校准多个摄像机的姿态，如图3b所示，与双目帧跟踪中引入的基于三角形的3D点匹配方法类似，我们可以克服图像和3D...，并在激光雷达扫描点云和稠密的参考重建点云之间执行迭代最近点（ICP）优化位姿。...我们还提出了一种使用低端立体相机重建基础设施的经济方法，该方法可与昂贵的专业3D扫描仪（如徕卡BLK360）达到相当的精度。

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基于语义分割的相机外参标定

，然后，通过对语义分割的传感器数据执行激光雷达到摄像机的配准，获得摄像机和世界坐标空间之间的映射关系，在模拟和真实数据上评估了我们的方法，以证明校准结果中的低误差测量，该方法适用于基础设施中传感器和车辆传感器...图1.方法概述，左侧是来自两个域的数据输入到流程中，对于激光雷达数据，使用多次扫描重建3D环境，之后，两个域都在语义上进行标记，在最后一步，执行提出的优化以配准两个域数据以优化得到外参校准数据通过使用相机和点云域的语义表示...该方法包括数据预处理步骤以及执行跨域配准的优化步骤，在预处理步骤中，重建三维环境模型，然后使用神经网络进行语义标记，并对目标摄像机的图像进行语义分割处理，然后，调用优化算法以将3D模型的渲染视图的视觉外观和投影与分割的摄像机视图相匹配...，右边为点云信息，目标是恢复相机的外参矩阵P的参数，即旋转矩阵R3×3和平移向量T，同时，假设表示从摄像机坐标系中的3D坐标到2D像素坐标的映射的内在参数K（R3×4）是已知的，提出了一种新的标定方法来估计相机的外参数据...B、三维环境重建假设配备有激光雷达传感器和高精度定位的车辆，以构建3D环境模型M,一些激光雷达扫描数据被记录为点云，并在世界坐标系中表示，从激光雷达传感器坐标到世界坐标的转换需要已知的激光雷达参信息

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Camera-Lidar投影：2D-3D导航

包含3x4投影矩阵参数，这些参数描述了世界坐标系上3D点到图像中2D点的映射。校准过程在[2]中说明。需要注意的是将校准cam0用作参考传感器。激光扫描仪相对于参考相机坐标系进行配准。...R_ref2rect在校准过程中也已经被考虑，以校正摄像机之间的平面。它包含以下信息： • P_rect[i]：从校正参考相机框架到投影的投影变换cam[i]。...在这种情况下，转换矩阵主要表示传感器之间的刚体转换以及从3D到2D点的透视投影。...图4.转换步骤从摄像机到激光雷达坐标的投影：3D框的注释在摄像机坐标中给出。如果要将相机框架中的框形顶点转换为激光雷达，则project_cam2_to_velo需要计算逆刚性变换并向后变换。...图7. 3D盒子投影到点云上在此示例中，我们不考虑从360度旋转的LIDAR扫描仪绘制所有扫描点，而是仅考虑位于摄像机视场内的点云，如图4所示。

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拥挤场景中的稳健帧间旋转估计

其中大多数方法侧重于估计基本矩阵，在存在大视差（大基线）的情况下效果最佳。因此基于对应关系的方法主要用于离线定位和建图策略，如SfM和3D重建，或具有局部优化的在线建图方案，如SLAM。...已校准和未校准的两种情况下，都专注于导出RANSAC的最小解算器。已校准的情况下，基本矩阵可以使用5点对应关系进行估计，而未校准的情况下，提出了不同的解算器。...这里列举了一些重要的离散方法，包括已校准和未校准情况下的一些解算器。直接方法通过解决亮度一致性约束方程来解决摄像机运动，而不是计算光流。...考虑一个仅由摄像机旋转引起的光流场F，没有摄像机平移、运动物体或噪声。对于这样一个旋转场中的每个光流矢量，它提供了对可能的旋转集的两个约束，如图1所示。...兼容性旋转这里讨论如何找到能够产生仅受摄像机旋转影响的特定光流矢量的旋转集，考虑到3D旋转空间SO(3)是一个3D流形（围绕3个轴的旋转），而光流矢量具有两个自由度（u和v），存在一个一维旋转集，其中任何光流矢量都是兼容的

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对极几何概论

数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。...从外部世界的点X发出的光穿过小孔，并投射在像平面上的点x上。 3D空间中的点X和成像平面上对应的点x坐标之间的定量关系为： ? 我们可以按以下形式表示3D和2D之间的转换。 ?...具体来说，在x和y方向上图像坐标每单位距离的像素数为mx，my，则为我们的校准矩阵。 ? 最后，为了提高通用性，我们还需要考虑失真参数s，尽管我们当前的标准相机通常s = 0， ?...第二个是确定两个目标点的相对位置和姿态。在未知视角位置的情况下，通过在图像对中搜索匹配点，可以获得两个位置和姿势之间的相对关系。这通常用于机器人导航，地图生成，三维重建等。...基本矩阵：我们知道从摄像机1到摄像机2的运动是一个刚体，因此可以通过刚体变换将摄像机1坐标系中观察点P的坐标转换为摄像机2坐标系。 ? 其中R和T分别表示旋转和平移。

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CVPR2020 best paper：对称可变形三维物体的无监督学习

简介理解图像的3D结构在很多计算机视觉应用中是非常关键的，很多深度网络都是在2D平面上理解图像，3D建模能够去除自然图像中的变化性并且提高图像的理解。...除了直接使用3D真值，一些作者考虑使用视频、立体对，还有一些方法使用2D关键点标注或者图像mask。对于人体或者人脸来说，有些方法直接从原始图像学习重建通过一些预先定义的模型。...虽然这些限制可以通过在学习目标中添加相应的损失函数来强制执行，但它们很难平衡。为此，作者通过获得翻转后重建的模型来达到相同效果，如下图所示： ?...3、成像模型：图像是由一个相机在特定的角度拍摄得到的，如果我们用P表示一个在摄像机参考系中表示的3D点，它通过以下投影映射到像素P=(u,v,1)： ?...这个模型假设一个透视相机的视野(FOV) θFOV。假设物体与摄像机的标称距离约为1米。考虑到这些图像是围绕一个特定的物体剪裁的，假设一个相对狭窄的FOV，如θFOV=10°。

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每日学术速递12.24

我们研究 MDL 的校准属性，以更好地了解预测器如何在多个分布中均匀地执行。通过分解适当评分损失的经典结果，我们首先推导出 MDL 的贝叶斯最优规则，证明它最大化了相关损失函数的广义熵。...具体来说，论文试图解决以下几个问题：多分布预测器的校准性质：论文研究了在多分布学习框架下，预测器如何在多个分布上统一表现良好，即校准性质。这涉及到理解预测器在不同分布上的表现是否一致。...这篇论文试图解决的问题是如何在图像到视频合成（image-to-video synthesis）中实现精确控制对象轨迹，尤其是在处理3D空间中的运动时，现有方法面临的困难和挑战。...这些方法虽然能在一定程度上表示运动，但它们在解释2D动作到3D空间时存在模糊性和复杂性，因为单一的2D路径可能对应多个3D轨迹，这使得在3D空间中精确控制对象运动变得不足。...交互式视频合成的需求：随着拖拽式交互的直观性，其在控制图像到视频合成中对象轨迹的应用越来越广泛。然而，现有方法在2D空间执行拖拽时，通常面临处理平面外运动时的歧义问题。

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COLMAP-SLAM：一个视觉里程计的框架

类似地，Nocerino等人提出了一个3D重建流程，用于在多用户同时或分离采集会话期间使用智能手机进行视频采集和云中的几何3D重建。...尽管COLMAP可以进行自校准，为了限制计算时间并提高准确性，应提供每个摄像机的校准参数。...• 以固定时间间隔搜索新帧，并且关键帧选择模块仅选择在关键点分布方面提供足够新的帧，关键帧选择仅在选择为主摄像机的摄像机上执行。在未来，我们计划将关键帧选择扩展到其他从摄像机。...在没有循环检测的情况下，COLMAP-SLAM的RMSE相对于使用循环检测的情况差了两倍，考虑到没有循环检测，这是可以接受的结果。单目 vs....目前，关键帧选择仅在主摄像头上执行，我们计划将关键帧选择扩展到其他从摄像头。将IMU恢复的方向集成到提出的流程中。包括使用扩展卡尔曼滤波器的传感器融合。提高效率和计算时间。

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滑铁卢大学使用谷歌地球图像和高斯溅射进行真实感3D城市场景重建和点云提取！

3D城市场景重建和建模在遥感领域是一个关键的研究领域，在学术界、商业、工业和行政管理中具有众多应用。近年来，视图合成模型的进步使得仅从2D图像实现真实感3D重建成为可能。...1 Introduction 从2D图像中进行3D重建和建模近年来受到了极大的关注，这要归功于具有3D重建能力的真实感视图合成方法的最新进展。...在每个二维图像中提取关键点，并在场景重叠的图像中进行匹配，然后三角测量到三维，通常通过捆绑调整或其他方法进行进一步校准/误差修正，从而得到稀疏点云三维重建。...误差校正：为了校正配准和三角测量中的错误，执行捆绑调整（Triggs等人，2000年），通过在最小化重投影损失时联合优化相机姿态和3D点来完成，该重投影损失由3D点重投影到图像平面与像素值之间的平方误差给出...另外，可以考虑像Mega-NeRF（Turki等人，2022年）那样将多个局部模型拼接在一起的大规模3D重建方案。另一个未来的研究方向是基于遥感的大规模语义3D重建和语义合成。

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理解单目相机3D几何特性

所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的...2D图像。...通过上图，我们可以了解到，相机坐标系中的x、y、z位置和相机的焦距（fx、fy），可以使用所描述的公式计算图像中相应的u、v像素，这些公式类似三角形公式的缩放，其中焦距是每台摄像机的固有常数参数，可以通过摄像机的校准来确定...单应矩阵当忽略世界坐标系中的z方向时，有一种称为单应性的技术可以从图像像素恢复3D位置，换言之，我们只考虑3D世界中的平面，如果忽略世界坐标中的z方向，4x3摄像机矩阵P可以简化为3x3单应矩阵H。...给定一个以一定角度倾斜的摄像机拍摄的图像，首先获取摄像机坐标，然后围绕摄像机坐标x轴旋转相机的坐标轴，使其面向垂直于地面的方向，然后将旋转后的摄像机坐标重新投影到图像平面上。

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深度 | 2017CV技术报告：从3D物体重建到人体姿态估计

与此相反，即使在查看 2D 图片（即透视、遮挡、深度、场景中的对象如何相互关联等情况下）的时候，人们也能够以 3D 空间来理解世界。...，以 3D 占据网格的形式重建对象，主要利用合成数据学习从物体 2D 图像到 3D 形状的映射，网络不需要任何图像标注或物体类别标签就可以训练和测试。...（b）对我们提出的 3D-R2N2 的概述：网络从任意（未校准的）视角输入一系列图像（或者一张图像）作为输入（在本例中为扶手椅的 3 个视图），并产生重建的体素化 3D 作为输出。...2D 人体姿态估计或关键点检测一般是指定位人体的身体部位，例如找到膝盖、眼睛、脚等的 2D 位置。然而，三维姿态估计进一步通过在三维空间中找到身体部位的方向，然后可以选择执行形状估计/建模。...每个 3D 模型都会被渲染到 32 个视点，然后利用深度特征，将其与对象检测生成的边界框相比较场景中的对象布置 Finally Scene Optimization 通过优化渲染场景的摄像机视图与输入图片的视觉相似性

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基于消失点的相机自标定（2）

（1）相机是通过透视投影变换来将3D场景转换为2D图像。...正如预期的那样，在所有情况下，误差都会随着噪声级的增大而增大。在一定的噪声水平下，两种校准方法都有相似的行为。然而，使用两个VPs的方法在高噪声下表现出更好的性能。...使用三个真实的VPs进行相机校准使用三个VPs进行相机校准被应用于使用Google SketchUp重建三维立方体。...利用对应关系和摄像机模型，对两幅图像进行物体重建，并对纹理进行相应的映射，如图16所示一个立方体的两个图像，呈现三个消失点用三个VPs标定相机并从两幅图像重建立方体总结本文详细介绍了两种基于消失点的摄像机标定方法...因此，这种校准方法更适用于控制配置，在这种配置中，可以对摄像机相对于世界的方向有很好的初始估计。

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SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM

多传感器校准 Camera&IMU:Kalibr[1]是一个工具箱，解决了以下几种传感器的校准：多摄像机校准。视觉惯性校准（Camera IMU）。卷帘快门式摄像机校准。...Vins融合了视觉与IMU,具有在线空间校准和在线时间校准的功能。 MSCKF-VIO具有摄像机和IMU的校准功能。 mc-VINS[2]可以校准所有多个摄像机和IMU之间的外部参数和时间偏移。...IMU-TK[3][4]还可以对IMU的内部参数进行校准。论文[5]提出了一种用于单目VIO的端到端网络，融合了来自摄像机和IMU的数据。 ?...在深度学习中，许多方法可以检测和识别来自摄像机和激光雷达的融合数据，如点融合[30]、RoarNet[31]、AVOD[32]、FuseNet[33]。...[34]利用激光雷达和摄像机，以端到端可学习的架构完成了非常精确的定位。 ? 融合SLAM的挑战与未来数据关联：未来的SLAM必须是集成多个传感器的。

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苹果发布新模型GAUDI：只用文字就能生成无限制3D模型！

NeRF可以从2D图像中生成3D场景，OpenAI的DALL-E 2可以从文字里生成出2D图像，那二者一结合，岂不是可以直接从文本生成3D模型？...如果在场景生成期间不考虑这些，则生成的3D场景的可用性就会大大降低。最近苹果披露了他们最新的用于生成沉浸式3D场景的神经网络架构GAUDI，可以根据文字提示创建3D场景。...GAUDI在多个数据集的无条件生成设置中取得了sota的性能，并允许在给定条件变量（如稀疏的图像观测或描述场景的文本）的情况下有条件地生成三维场景。...从文本到3D 为了解决摄像机位置受限的问题，GAUDI模型把摄像机的姿势当做是穿过场景的轨迹，从而明确了模型的设计方向。...然后设计一个去噪重建目标对三个网络进行联合优化。训练过程中，每个轨迹潜表征都会通过重建目标进行优化，从而可以将其扩展到成千上万的轨迹。

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P2O-Calib: 利用点云空间的遮挡关系的相机-LiDAR标定

当前涉及3D LiDAR和单目摄像机之间外参标定的工作主要集中在基于目标和无目标的方法上，基于目标的方法通常在离线情况下使用，因为存在一些限制，比如需要设计额外的目标和目标放置的限制。...然后提出了一种在2D像素和3D点之间指定透视n点（PnP）问题的遮挡引导匹配策略。最后通过优化点到线的投影重投影误差，最终获得外参校准矩阵。图2概述了提出的框架。图2....通过为每个像素对分配方向，形成了不同方向的遮挡边缘特征点，然后正式定义了每个2D-3D点对，由LiDAR捕获的3D特征点和摄像机捕获的2D特征点组成，这个定义是文章后续Camera-LiDAR外参标定方法的基础...使用方向D标记图像2D遮挡边缘特征点集合。网络训练： P2ORNet使用平衡分类交叉熵损失进行训练。考虑到图像遮挡边缘上低类频率的像素。...总体这一步骤旨在通过图像处理提取激光雷达和摄像机之间的遮挡关系，为后续的外参校准提供基础。图4.

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基于消失点的相机自标定（1）

摘要相机是通过透视投影变换来将3D场景转换为2D图像。在射影变换中，平行线相交于一点称之为消失点。本文详细介绍了两种利用消失点特性的标定方法。...外参计算世界坐标系和摄像机坐标系之间的旋转用矩阵R表示，考虑到两个消失点V1和V2在世界参考系的两个正交轴的方向上，以Ow为中心，所有平行线在一个消失点相交，我们可以建立一个矢量关系 ?...相机校准的最后一步是计算平移向量t。假设我们已知场景中已知长度的一小段，其两个端点中的第一个位于世界原点。在不失概括性的情况下，世界的中心可以在场景中的任何一点上选择。...考虑到投影矩阵的分解，如等式（2）所示，可得： ? 考虑到无穷远处齐次点与平移向量相乘的影响，我们得到： ? 使用相机矩阵K，旋转矩阵R可以写成 ?...在没有场景附加信息的情况下，从单个视图获得的平移将达到比例，其中λi具有任意值。如果有附加信息，如线段的长度或场景中点的坐标，则可以精确地提取平移矢量。

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论文简述 | Line Flow Based SLAM

定性评价为了重建一个场景，我们在一间办公室里用单目摄像机采集了一个图像序列....我们在图15中可视化最终的3D线图.我们恢复了办公室的大部分场景,如天花板、桌子、白板.这也验证了我们的方法良好的重建能力.所有这些定性结果验证了我们在充分利用线特征的时空一致性以保持稳定和可靠的线流方面的贡献...3 结论我们提出了一种新的描述连续帧中线段的线流表示法.通过考虑2D和3D线段之间的对应关系,线流对图像序列中线段的时空一致性进行编码.基于line flow,我们开发了LF-SLAM....此外，LF-SLAM可以动态生成精确的3D线图,line flow通过充分利用时空约束来维护2D线段,当相机运动打破限制时,我们的系统会失效,尤其是当相机处于长期突然运动时.解决这个问题的一个可能的解决方案是采用由粗到细的策略...,从图像金字塔中提取线段,可以基于从小到大的图像尺度来执行姿态估计.目前我们的线流模型是基于单目序列中线段的一致性.将来,我们把这种表示扩展到带有立体和RGBD摄像机的SLAM系统.此外,我们计划对例如线和平面进行复合建模

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MC-NeRF: 多相机神经辐射场

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