多张图片进行模型重建并转换为OBJ模型
-
前提条件:
- 需要安装OpenCV库和Eigen库(用于矩阵运算)。
- 你需要对计算机视觉和3D建模有一定了解。
-
步骤概述:
- 使用OpenCV进行图像处理和特征提取。
- 使用OpenCV进行相机标定和图像对齐。
- 使用重建算法(如SIFT、SURF)提取特征,并重建3D模型。
- 将重建的3D模型导出为OBJ格式。
-
代码示例:
以下是一个简化的代码示例,展示如何读取图像并提取特征。完整的重建和OBJ转换代码需要较长的实现,这里仅提供一个起点。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv;
using namespace std;
// Function to detect and compute features
void detectAndComputeFeatures(const Mat& img, vector<KeyPoint>& keypoints, Mat& descriptors) {
Ptr<Feature2D> detector = SIFT::create();
detector->detectAndCompute(img, noArray(), keypoints, descriptors);
}
// Function to write OBJ file
void writeOBJ(const vector<Point3f>& vertices, const vector<vector<int>>& faces, const string& filename) {
ofstream file(filename);
for (const auto& vertex : vertices) {
file << "v " << vertex.x << " " << vertex.y << " " << vertex.z << "\n";
}
for (const auto& face : faces) {
file << "f";
for (int index : face) {
file << " " << index + 1;
}
file << "\n";
}
file.close();
}
int main(int argc, char** argv) {
if (argc < 2) {
cout << "Usage: " << argv[0] << " <image1> <image2> ... <imageN>" << endl;
return -1;
}
vector<Mat> images;
for (int i = 1; i < argc; i++) {
Mat img = imread(argv[i], IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
cerr << "Failed to load image: " << argv[i] << endl;
return -1;
}
images.push_back(img);
}
vector<vector<KeyPoint>> keypoints(images.size());
vector<Mat> descriptors(images.size());
// Detect features in all images
for (size_t i = 0; i < images.size(); i++) {
detectAndComputeFeatures(images[i], keypoints[i], descriptors[i]);
}
// Here, you'd typically use feature matching and triangulation to create 3D points.
// This part is omitted for brevity.
// Example vertices and faces (dummy data)
vector<Point3f> vertices = { Point3f(0,0,0), Point3f(1,0,0), Point3f(0,1,0) };
vector<vector<int>> faces = { {0, 1, 2} };
// Write to OBJ file
writeOBJ(vertices, faces, "model.obj");
cout << "OBJ model saved to model.obj" << endl;
return 0;
}
注意事项:
- 上述代码仅处理图像读取、特征检测和OBJ文件写入。实际的3D重建需要进行特征匹配、相机标定、三角测量等复杂操作。
- 可以使用现有的库和工具(如OpenMVS、COLMAP)来处理这些复杂的步骤。
相关文章:
多张图片进行模型重建并转换为OBJ模型
前提条件: 需要安装OpenCV库和Eigen库(用于矩阵运算)。你需要对计算机视觉和3D建模有一定了解。 步骤概述: 使用OpenCV进行图像处理和特征提取。使用OpenCV进行相机标定和图像对齐。使用重建算法(如SIFT、SURF…...
信息安全保证人员CISAW:安全集成
信息安全保障人员认证(CISAW)在安全集成领域的认证,主要针对申请者在信息系统安全集成的知识和理论以及项目实施中的综合应用能力进行全面评估。 这一认证特别强调对申请者在安全集成方面的知识深度和利用这些知识分析、解决实际问题的能力的评价。 此外ÿ…...
别再无效清理微信内存啦,这才是正确清理内存的方式
微信作为我们日常生活中必不可少的社交工具,随着时间的积累,往往会占据手机大量宝贵的存储空间。 如何在保证重要信息不丢失的同时,有效地管理和清理微信中的垃圾文件和无用数据,成为了一个值得探讨的话题。 本文将从几个方面介…...
ant design 的 tree 如何作为角色中的权限选择之一
这种功能如何弄呢? 编辑的时候要让权限能选中哦。 <ProForm.Item name"permissions" label{intl.formatMessage({ id: permission_choose })}><Spin spinning{loading}><TreecheckableonExpand{onExpand}expandedKeys{expandedKeys}auto…...
如何在项目管理中完成项目立项?
项目立项是项目管理中的重要环节,是项目正式启动的第一步。项目立项的概念指的是对项目进行初步评估、确定项目的可行性并正式批准项目开展的过程。其意义在于确保项目具备明确的目标和合理的资源配置,为项目的成功实施奠定坚实基础。 项目立项的前期准…...
LearnOpenGL——延迟渲染学习笔记
延迟渲染学习笔记 一、基本概念二、G-BufferMRT 三、Lighting Pass四、结合延迟渲染和前向渲染五、更多光源 我们之前使用的一直是 前向渲染(正向渲染 Forward Rendering),指的是在场景中根据所有光源照亮一个物体,之后再渲染下一…...
惠海H4312 dcdc同步整流降压恒压IC 30V 40V转3.3V/5V/12V小体积大电流单片机供电
1.产品描述 H4312是一种内置30V耐压MOS,并且能够实现精确恒压以及恒流的同步降压型 DC-DC 转换器: 支持 3.1A 持续输出电流输出电压可调,最大可支持 100%占空比;通过调节FB 端口的分压电阻,可以输出2.5V到 24V的稳定电压。 H4312 采用高端…...
[Linux]如何在虚拟机安装Ubuntu?(小白向)
一、我们为什么要在虚拟机中安装Ubuntu? 在虚拟机中安装系统主要是为了让一个系统与我们原本的系统隔离,不管是想运行一些不安全的软件,或者是想运行一些独特的操作系统,我们都可以选择使用虚拟机来安装和隔离这些操作系统。如果你是一位Lin…...
keepalived详解
概念 keepalived 是一款基于 VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol,虚拟路由冗余协议)协议来实现高可用(High Availability, HA)的轻量级软件。它主要用于防止单点故障,特别是在 Linux 环境下ÿ…...
工业设备中弧形导轨的检测标准是什么?
弧形导轨在工业自动化中扮演着重要的角色,尤其是在需要曲线运动或圆弧插补的场合。这种运动形式在工业自动化中虽然不如直线运动普遍,但在某些特定应用中却是不可或缺的。弧形导轨的质量直接影响加工效率与加工质量,因此,弧形…...
Redis 技术详解
一、Redis 基础 (一)为什么使用 Redis 速度快,因为数据存在内存中,类似于 HashMap,查找和操作的时间复杂度都是 O(1)。支持丰富数据类型,支持 string、list、set、Zset、hash 等。支持事务,操…...
Kubernetes Pod入门
在 Kubernetes 中,一个重要的概念就是 Pod(豆英),Kubernetes 并不是直接管理容器的,他的最小管理单元叫做 Pod。 一、什么是 Pod。 Pod 是一个或多个容器的组合。这些容器共享存储、网络和命名空间,以及运行规范。在 Pod中&…...
opencv批量修改图片大小
文章已删除,访问可以 在点击这里查找. 在点击这里查找. 在点击这里查找. 在点击这里查找. 在点击这里查找. 在点击这里查找. 在点击这里查找. ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~...
【RTT-Studio】详细使用教程十二:UART的分析和使用
文章目录 一、简介1.串口发送模式2.串口接收模式 二、串口配置三、串口发送四、串口接收 一、简介 本文主要阐述STM32串口的几种工作中使用的工作模式和编程思路。串口通常情况下使用的是:1个起始位,8个数据位,无奇偶校验,1位停止…...
【AI绘画】Midjourney前置指令/settings设置详解
文章目录 💯Midjourney前置指令/settings设置详解💯Use the default model(AI绘画所使用的大模型)Midjourney Model(Midjourney 模型)Niji Model(Niji模型) 💯Midjourney…...
【NI国产替代】PXIe‑4330国产替代24位,8通道PXI应变/桥输入模块
25 kS/s,24位,8通道PXI应变/桥输入模块 PXIe‑4330是一款同步输入模块,为基于桥接的传感器提供集成数据采集和信号调理。 PXIe‑4330具有更高的准确性、高数据吞吐量和同步特性,使其成为高密度测量系统的理想选择。\n\n为了消除噪…...
哪里可以免费上传招生简章
随着招生季的临近,各高校和培训机构纷纷摩拳擦掌,准备迎接新一代学子们的到来。在这个信息化的时代,如何让招生简章发挥最大的效用,成为吸引优质生源的关键。 那么如何制作招生简章? 1. 注册账号:访问FLBO…...
Midjourney中文版教程:参数详解
1.长宽比 可以设置图片的纵横比。按照需求可以选择不同的尺寸,也可以自定义。 注意:--ar必须使用整数。使用139:100代替1.39:1。 长宽比会影响生成图像的形状和构图。 在放大时,某些长宽比可能会稍微改变。 较旧的…...
误闯机器学习(第一关-概念和流程)
以下内容,皆为原创,实属不易,请各位帅锅,镁铝点点赞赞和关注吧! 好戏开场了。 一.什么是机器学习 机器学习就是从数据中自动分析获取模型(总结出的数据),并训练模型,去预…...
Tensorflow 2.16.0+在PyCharm中找不到keras的报错解决
在PyCharm(2024.2版本)中,直接使用from tensorflow import keras会提示“Cannot find reference ‘keras’ in ‘init.py’ ”,找不到keras,如下图所示。 查阅相关资料,可以发现在tf2.16之后,默认的keras后端升级为了…...
业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤
业务系统对接大模型:架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中,大语言模型(LLM)已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中,不仅可以优化用户体验,还能为业务决策提供…...
日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻
在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间(秒&…...
NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建
NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新:构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议:基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通,通过零知…...
【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...
rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...
LINUX 69 FTP 客服管理系统 man 5 /etc/vsftpd/vsftpd.conf
FTP 客服管理系统 实现kefu123登录,不允许匿名访问,kefu只能访问/data/kefu目录,不能查看其他目录 创建账号密码 useradd kefu echo 123|passwd -stdin kefu [rootcode caozx26420]# echo 123|passwd --stdin kefu 更改用户 kefu 的密码…...
Caliper 负载(Workload)详细解析
Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...
