python 3d重建_三維重建怎麼入門？

3D重建涉及的知識體系還是挺多的，我當時是看書+項目實操這樣進行的，書我當時看的是SLAM十四講，關于slam的學習入門資源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414

然後第二部分就是好的架構或是項目，站在前人的肩膀上學習會事半功倍，我彙總了一些我們團隊學校三維重建時候整理的開源項目，這樣更友善快速入門：

1、Meshroom ⭐4,474

Meshroom是一款基于AliceVision攝影測量計算機視覺架構的免費開源三維重建軟體。

2、Openmvg ⭐2,829

Openmvg庫根據三維計算機視覺和結構的運動。OpenMVG提供了一個端到端的3D重建，它由圖像架構組成，包含庫、二進制檔案和管道。這些庫提供了簡單的功能，如:圖像處理，功能描述和比對，功能跟蹤，相機模型，多視圖幾何，旋轉估計…

該二進制檔案解決了管道可能需要的單元任務:場景初始化、特征檢測與比對和運動重建的結構，并将重建的場景導出到其他多視點立體視覺架構中，以計算密集的點雲或紋理網格。

這些管道通過連結各種二進制檔案來計算圖像比對關系

OpenMVG是用c++開發的，可以在Android、iOS、Linux、macOS和Windows上運作。

3、Awesome_3dreconstruction_list ⭐2,261

與圖像3D重建相關的論文和資源精選清單

4、Awesome Point Cloud Analysis ⭐1,801

關于點雲分析(處理)的論文和資料集清單

5、Opensfm ⭐1,635

OpenSfM是一個用Python編寫的運動庫的結構。該庫作為一個處理管道，用于從多個圖像重建相機姿态和3D場景。它由運動結構的基本子產品(特征檢測/比對，最小解算)組成，重點是建構一個健壯的、可伸縮的重建管道。它還內建了外部傳感器(如GPS、加速計)測量，以實作地理定位和魯棒性。提供了一個JavaScript檢視器來預覽模型和調試管道。

6、Alicevision ⭐1,318

AliceVision是攝影測量計算機視覺架構，可提供3D重建和相機跟蹤算法。AliceVision旨在通過可測試，分析和重用的最新計算機視覺算法提供強大的軟體基礎。該項目是學術界和工業界合作的結果，旨在為尖端算法提供魯棒性和生産使用所需的品質。

7、Openmvs ⭐1,193

OpenMVS是面向計算機視覺的庫，尤其是針對多視圖立體重建社群的。盡管有針對運動結構管道（例如OpenMVG）的成熟而完整的開源項目，這些管道可以從輸入的圖像集中恢複相機的姿勢和稀疏的3D點雲，但沒有一個解決攝影測量鍊的最後一部分-流。OpenMVS旨在通過提供一套完整的算法來恢複要重建場景的整個表面來填補這一空白。輸入是一組攝影機姿勢加上稀疏的點雲，輸出是帶紋理的網格。該項目涉及的主要主題是：密集的點雲重構，以獲得盡可能完整，準确的點雲

網格重建，用于估計最能解釋輸入點雲的網格表面

網格細化可恢複所有精細細節

網格紋理，用于計算清晰準确的紋理以對網格着色

8、Bundler_sfm ⭐1,158

9、Bundlefusion ⭐752

使用線上表面重新整合進行實時全局一緻的三維重建

10、Face_swap ⭐636

11、Scannet ⭐678

ScanNet是一個RGB-D視訊資料集，包含超過1500次掃描中的250萬次視圖，使用3D錄影機姿态、表面重建和執行個體級語義分段進行注釋。

12、Softras⭐540

SoftRas是一個真正的可微分渲染架構，把渲染作為一個可微分的聚合過程，融合所有網格三角形的機率貢獻相對于渲染像素。

13、Pifu ⭐474

14、Matterport ⭐460

用于RGB-D機器學習任務的非常棒的資料集。

15、Kimera⭐456

Kimera是一個用于實時度量-語義同步定位和映射的c++庫，它使用錄影機圖像和慣性資料來建構環境的語義注釋3D網格。Kimera是子產品化的，支援ros，在CPU上運作。

16、Mvs Texturing ⭐421

項目可以根據圖像對3D重建進行紋理處理。該項目專注于使用運動和多視圖立體技術的結構生成的3D重建。

17、Livescan3d ⭐402

LiveScan3D是一個實時三維重建系統，使用多個Kinect v2深度傳感器同時進行三維重建。産生的3D重建形式是有色點雲的形式，所有Kinect的點都放置在同一坐标系中。該系統的可能使用場景包括：同時從多個視點捕獲對象的3D結構，

捕獲場景的“全景” 3D結構（通過使用多個傳感器來擴充一個傳感器的視場），

将重建的點雲流式傳輸到遠端位置，

通過讓多個傳感器捕獲同一場景來提高單個傳感器捕獲的點雲的密度。

18、Voxelhashing ⭐364

19、Layoutnet ⭐298

從單個RGB圖像重建三維房間布局

20、Tsdf Fusion Python ⭐295

這是一個輕量級的python腳本，可将多個顔色和深度圖像融合到TSDF體積中，然後可以将其用于建立高品質的3D表面網格和點雲。在Ubuntu 16.04上測試效果如下圖：

21、Intrinsic3d ⭐231

通過外觀和幾何優化以及空間變化的照明實作高品質3D重構

22、Kimera Semantics ⭐228

從2D資料進行實時3D語義重構

23、Awesome Holistic 3d ⭐209

3D重建的論文和資源清單：

24、3dreconstruction ⭐151

使用Python3進行SFM的3D重建

25、Structured3d ⭐121

用于結構化3D模組化的大型照片級資料集

26、Synthesize3dviadepthorsil ⭐117

通過對多視圖深度圖或輪廓模組化來生成和重建3D形狀

27、Msn Point Cloud Completion ⭐111

28、Cnncomplete ⭐107

用于訓練體積深層神經網絡以完成部分掃描的3D形狀的代碼

29、Reconstructiondataset ⭐95

用于進行三維重建的一組圖像

30、3d Recgan Extended ⭐81

從單個深度視圖進行密集的3D對象重建

更新與10.18

補充一些移動端的三維重建應用案例（搭載LiDAR）

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