3d-reconstruction

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Poisson Surface Reconstructionアルゴリズムを実行しているときにVisual Studioが機能しなくなる

Poisson Surface Reconstructionアルゴリズムのコードをthis linkからダウンロードし、Visual Studioで実行しようとしました。しかし、私がそれをデバッグすると、出力は生成されません。むしろVisual Studioは動作しなくなります。私はVisual Studio 2017 Community Editionを実行していますが、Poisson Rec

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panda3dでデプスマップを生成

3次元再構成コードのテストデータを生成する必要があります。このため私はpanda3dを使うことにしました。私は簡単なアプリを作成してその場面を見ることができます。シーンの奥行きマップを作成する必要があります。つまり、画面上の各ピクセルについて、深度、つまりカメラから3D空間内の最も近いオブジェクトまでの距離（カメラ平面に垂直に移動する）を計算する必要があります。それにはどんなAPI関数が適していま

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iphone 6sカメラ較正パラメータ

iphone 6sのカメラ較正パラメータを取得するにはどうすればよいですか？ Xに正規化された焦点距離Cam_fy： Cam_fx：私は、次の内部パラメータを必要とyの正規化された焦点距離 Cam_cx：で正規化されたカメラの中心：X Cam_cyにおける正規化カメラ中心Y Cam_s：正規化された歪み率 Iはを使用してみました3210カメラキャリブレーションプロセスでエラーが発生しました。誰かが

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3Dスパースから高密度再構成まで

3Dスパース集合から3D密なモデルを再構成する方法はありますか？私は補間を試みましたが、3Dシーンには様々な深さのグループに異なるオブジェクトが含まれています。オブジェクトを区別するために何ができますか？

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フィーチャーマッチングの難易度

私は3次元再構成プロジェクトに取り組んでいます。ここでは再構成を進めるためにフィーチャーのマッチングに問題があります。より具体的には、matlabの例の画像のマッチング機能の画像が私は間違って一致率が高いが、私は自分の写真の電話カメラで撮影した機能に一致するときに私はほとんど間違って一致している。私は、しきい値を調整しようとしましたが、問題はまだ残っています。何が間違っているのアイデア/ suge

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OpenCVでSFMモジュールのプログラムを実行できません

SFMモジュールでサンプルコードを実行しようとするとエラーが発生します。最初はSFMがcontribディレクトリに存在しませんでした。だから私は最新のcontribをダウンロードし、sfmフォルダを私のcontribディレクトリに貼り付けました。私はsfmモジュールにあったCMakeLists.txtを使用しました。それから、自分のディレクトリにscene_reconstruction.cppと

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3D再構成：未補正画像から3Dポイントの式を解く

これはかなり簡単な質問です（私は願っています）。以下は、ムーンら（図2-13、P 348）、3D reconstruction from Multiple Imagesからのものである：点の対応の組を2枚の未較正画像から射影3D再構成がを考える m1はI1であり、m2はI2であり、静的シーンの2つの未較正画像I1とI2の間にある。目的：射影3D再構成シーンの^M。アルゴリズム：計算各対につ

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複数の画像を使って物体の形状を検出する方法は？

私はオブジェクトの2つの側面図を（例えば、左&と言う）持っています。 2（複数でない場合）イメージを使用してオブジェクトの形状またはサイズを取得する方法。どのような幾何学的制約方法や特徴認識方法がありますか？以下のサンプルは、オブジェクトの3Dサイズを再構築するためには、オブジェクト

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ステレオカメラを使用した3D再構成

ステレオカメラを使用して3D点群を構築し、オブジェクトの実際のサイズや距離を測定しようとします。カメラはステレオキャリブレーションされており、再投影行列Qと視差を使って3D点を見つけます。私の問題は、計算されたサイズがカメラからの距離によって変化していることです。私は2つの3D点の間の距離を計算します。一定でなければなりませんが、オブジェクトがカメラに近づくと距離が大きくなります。私に何か不足

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どのように3Dを再現する再構成された顔モデル

私はunity3dゲームエンジンに基づいて、IOSとAndroidプラットフォームを対象としたアプリを作っています。このアプリの中心的な機能は、ユーザーが正面顔写真を2次元で入力する必要があり、アプリは写真の2次元顔のように見える3次元再構成顔モデルを生成することです。私はいくつかの研究を行い、githubのアルゴリズムを見つけました： https://github.com/patrikhuber