周末不下雨
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三维重建（十三）——多视角重建

文章目录

  • 一、多视角重建
    • 1.1 SFM（Structure from Motion）
    • 1.2 NRSFM（Non-Rigid Structure from Motion）
    • 1.3 The Relightables: Volumetric Performance Capture of Humans withRealistic Relighting
  • 二、基于可微渲染的多视角重建
  • 三、数据采集策略
    • 3.1 相机配置与布置
    • 3.2 视角覆盖与重叠
    • 3.3 光照与环境控制
    • 3.4 Human Performance Modeling and Rendering via Neural AnimatedMesh
  • 四、相机标定与同步
    • 4.1 相机标定
    • 4.2 时间同步
    • 4.3 Sync-NeRF: Generalizing Dynamic NeRFs to Unsynchronized Videos
    • 4.4 D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes
  • 五、如何用单视角达到多视角的效果
    • 5.1 MVImgNet: A Large-scale Dataset of Multi-view Images
  • 六、其他
    • poisson reconstruction
    • igr
    • appearence code
    • dynamic nerf
    • zero-1-2-3
    • 标定阶段多弄点图，重建阶段考虑计算量可以少点图？

一、多视角重建

对于动态物体的采集多视角挺难的；自己采集还是困难的，要么就是用开源数据集，要么就是合成数据集，要么用一些带纹理的网格做渲染出多视角，也是可以做这个多视角重建的。

做动态的序列是比较简单的。会比单视角的非刚性重建会更简单

1.1 SFM（Structure from Motion）

图像获取：从多个视角获取场景或物体的图像。
特征提取与匹配：在图像中提取关键特征（也可以用CNN，不一定是传统算子），并在不同视角的图像之间进行匹配。——一般需要纹理丰富的物体
相机姿态估计：确定各个视角的相机位置和方向。
能保证相对位置。现在相机姿态确定下来之后，需要看特征点，也就是重叠部分（overlap）要多，这样重建效果会更好。比如colmap就是拍摄要求就是要小于30度，这也是为了更多重叠部分；并且特征点要多。则重建效果会更好。

稀疏点云生成：利用匹配的特征点进行三维坐标计算，

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  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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