TSDF(truncated signed distance function)是一种利用结构化点云数据并以参数表达表面的表面重建算法。核心是将点云数据映射到一个预先定义的三维立体空间中,并用截断符号距离函数表示真实场景表面附近的区域,建立表面模型[1]。 TSDF算法流程 先大致介绍下算法流程,再对照下面具体代码进行分析。 1.对于构造的立
华理博士精讲TSDF在三维重建中的应用与实现
第六步:截断:tsdf_{i}(x) = max(−1, min(1,\frac{sdf_{i}(x)}{t}))即将sdf截断在[-t, t]内,sdf超过这个范围的voxel点不用计算,直接得1或者-1。 tsdf demo 第七步:将当前帧得到的值合并到已有的volume。通过将多帧合并成一个TSDF,既可以提升精度又可以补全单帧缺失的信息。 TSDFi(x)=Wi...
基于TSDF的NeuralRecon三维重建系统实战 配套课件代码以及200G人工智能资料
最终的输出是三维模型的重建,图中显示了一个建筑物的三维点云模型。 缺陷就是整个过程并不可微,所以无法进行深度学习 三、SDF-TSDF-Occupancy SDF和TSDF共同点: 把0作为等值面,距离线条越远,数值的绝对值越大。内部为负,外部为正(正负只是表示内外的区别) ...
用dist=depth_diff/trunc_marin去加权更新tsdf网格。 ps:tsdf网格是和2中划分的长方体一样的,每个顶点存放的是dist的加权和。(TSDF主要获得差值+权重) 4.找等值面 用marching cubes算法在tsdf网格中寻找dist加权和为0的等值面。就是物体表面。 更多《计算机视觉与图形学》知识,可关注下方公众号:...
TSDF的主要作用是进行三维场景在计算机中的重建。目前的那些中文博客与成熟的TSDF应用其实还有差距,故写此文。 视觉SLAM应用的一个分支为Dense SLAM。简单来说就是在定位机器人的同时对周围的环境进行(近乎)实时的3维重建,比如下图[1] tmp_elastic.jpg
针对第二个问题,相对成熟的tsdf三维重建系统一般使用tsdf为中间变量,得到marching cube[4,5]进行三维重建。在上一讲我们讲过重建表面一般不直接用点云。我们可以使用以三角形为单位的mesh。我们以8个体素为单位构成一个简单的立方体 cube.png 立方体的每一个顶点为一个体素。我们考量能构成一条边的两个体素的tsdf,...
三维重建Fusion中的TSDF算法通俗描述 看个视频 https://www.youtube.com/watch?v=8M_-lSYqACo 这是mobilefusion的视频,大家先了解一下,看到在三维重建的时候外面有个长方体包围盒了吗? 数据准备: 我们不同角度拍摄的RGB图、深度图和相应的pose.txt。 步骤: 1.建立长方体包围盒 要建立一个长方体包围盒。
本文提出的实时建图系统,使用移动的深度相机和GPU,可以在可变照明条件下准确绘制室内任意场景的地图,重建结果是稠密表面,便于展示以及AR应用。当前的相机位姿也在同步更新,位姿估计考虑了已采集的所有深度信息,而不仅仅是上一帧。 主要亮点有: ·提出TSDF这种模型表示形式,使得模型易于更新,且易于以表面形式展示 ...