合肥手机网站建设,现在很多网站都是wordpress,用一个矿泉水瓶子做手工,平台建设内容前言#xff1a;本文将从此篇开始#xff0c;记录自己从普通CVer入门三维重建的学习过程#xff0c;可能过程比较坎坷#xff0c;都在摸索阶段#xff0c;但争取每次学习都能进一步#xff0c;提高自己的能力#xff0c;同时#xff0c;每篇文章都会按情况相应地推出B站…前言本文将从此篇开始记录自己从普通CVer入门三维重建的学习过程可能过程比较坎坷都在摸索阶段但争取每次学习都能进一步提高自己的能力同时每篇文章都会按情况相应地推出B站讲解视频可以关注up 出门吃三碗饭 观看讲解视频文章同步更新到公众号 AI知识物语 大家可以关注下助助力。另外本平台的评论私信不会看有问题可以移步B站视频评论区or私信。
最后感谢相关博主开源社区github等对内容的贡献也希望各位读者在读完后能有自己的收获并且写文章分享自己的心得希望这个社区越做越好。
个人对于该研究的展望以及背景对我选择这个领域最大的感受是《头号玩家》电影里面的画面我始终抱有着在不久地未来将会商业落地的期许。同时XRAR,VR元宇宙、数字藏品等概念爆火体现了虚拟场景相关的市场有极大的潜力。虽然目前三维重建相关方面的上市企业大部分是车企相关基于自己调查的数据做slam、点云方面的工作应该是无人驾驶一些近几年比较新的公司我看到有做虚拟偶像也属于虚拟内容等三维重建方面的工作并不局限三维重建还会融和动作捕捉等等其他cv技术。
另外我最惊讶的是 Alex Yu在2022年当时应该在UCB读大四时候基于最初Nerf提出的Plenoxels模型并展示在CVPR上后面有关注到他结合自己的论文算法和导师创建了 LumaAI公司使用Nerf技术去实现移动端的三维重建拍照可以实现目前只支持IOS系统。虽然其使用交互设计或者盈利模式还不是特别成熟但我相信在不久的未来该项技术能够很好地提高社会的生产力为人们提供更好的生活服务。
LumaAI公司Nerf 三维建模产品链接
好就唠嗑到这里了让我们开始讲内容吧。任务伟大的成就、梦想离不开一项项基础技术的支持。所以我们得脚踏实地去学习。
一Harris角点检测
什么是角点
1轮廓间交点 2视角变化也能检测到的点比如我在角度X可以看到角点A那么移动后在角度Y需要也能看到角点A 3角点附近像素点梯度变化大通俗来看就是附近不平滑或者颜色差异大
基本思想以每个点为中心取固定窗口并在图像上任意方向滑动比较滑动前后像素灰度变化若变化大则存在角点。
数学逻辑先来看图和角点检测的公式 在一张图片上我们取一个点并以他为中心取一个正方形框作为检测区域。
公式和图里的符号的含义
1[uv] 是窗口偏移量也就是移动方向 E代表灰度变化。E[uv]就表示窗口偏移前后的灰度变化值 2公式 Σ 对每一个点都进行计算 3wxy表示权重可以设为全是1那么所有像素点的贡献都是一样的。如果设为高斯权重那么距离该点越近其贡献越大 4Ixy表示取起点的像素Ixuyv下一个点的像素。这里对两个像素取了平方差这样的好处可以避免差值为负数取绝对值也可以有相同的效果平方差用得比较多梯度下降里面平方差用得也挺多。 总得公式用语言来表达 窗口移动前后变化差值 每个点逐次计算[每个点的权重 * 点移动前后像素平方差 ] 5第一步到第二步的方式是通过泰勒展开只需一阶展开即可属于大学里高数的一般知识不用慌一开始慢慢看 泰勒展开参考文章 6对第二步进行化简可以得到第三步的公式这部分比较困难我们一一来看。首先引入2个公式 把图像的梯度公式代入 第二行式子可以求得最终第三行的式子。 基于已经计算好的第3个式子如上图一样进一步化简得出 E(uv)关于λ1 和λ2的式子。 因为上图其化简格式像一个椭圆为了更好地观察函数图像不防把 Euv设置为1,。如下图图像 根据上面的式子可以知道椭圆的两边长 如蓝色的图里表示。 当λ1λ2越大的时候图像上可以看到椭圆上下和左右都会变得很窄也就体现了实际检测的图片该区域梯度变化快前后差异值大。如果λ1λ2都接近0其根号的倒数趋近于无穷大那么这个椭圆会很宽也就体现了实际检测的图片该区域梯度变化慢不是位于角点区域可以认为其区域相对平滑。
到这里可以看到λ1λ2的巨大作用和直观表达性那如何对其求解
这里引入角点准则公式 角点检测算法实际上是对函数C进行阈值处理C threshold,取C的局部最大值。 这种算法容易造成响应的角点有可能会密集地集中在一小块区域会造成计算的浪费效率的降低。因此引入了 非极大值抑制通过选取 上述一小块区域的 “局部响应最大值”来避免重复的检测。
现在我们来回顾下整个的算法流程 一首先我们根据移动向量[uv]来计算图像移动时的梯度变化 二移动过程中每个像素代入公式计算其Harris矩阵的值为H 三四把H代入角点准则公式当返回C的值大于一定的值的时候把其设置为角点
代码
简单介绍下使用的函数 1dst cv.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]]) 该功能在图像上运行Harris角检测器。 参数 src 输入单通道8位或浮点图像。 blockSize它是考虑进行角点检测的邻域的大小 ksize滑动核的大小。 k角点响应值R计算公式中的α。 返回 dst 用于存储哈里斯探测器响应的图像。它的类型为CV_32FC1大小与src相同。 2dst cv.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) 通过使用特定的结构元素来放大图像。该函数使用指定的结构化元素来扩展源图像该结构化元素确定在其上获取最大值的像素邻域的形状。 参数 src 输入图像通道数可以是任意的但深度应为CV_8UCV_16UCV_16SCV_32F或CV_64F之一。 kernel用于扩张的结构元素如果elemenat Mat则使用3 x 3的矩形结构元素。 anchor 锚在元素内的位置默认值-1-1表示锚点位于元素中心。 iterations进行扩张的次数。 返回 dst 输出与src大小和类型相同的图像。 代码参考文章
import numpy as np
import cv2 as cv
filename test_image/test_chessboard.jpg
img cv.imread(filename)
gray cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray np.float32(gray)
dst cv.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
#result is dilated for marking the corners, not important
dst cv.dilate(dst,None)
# Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
img[dst0.01*dst.max()][0,0,255]
cv.imshow(dst,img)
if cv.waitKey(0) 0xff 27:cv.destroyAllWindows()第一小篇章到这里就先结束了后序其实还有很多知识点但因笔者数学功底不好还未消化所以迟迟未落笔。后续会继续更新相关方面的文章从基础特征点检测到sfm稠密重建点云网格重建等等。另外有时间会超出视频版的讲解可以关注B站 出门吃三碗饭 以及公众号 AI知识物语 。另外如果文章有问题不足之处欢迎指出谢谢观看。
