使用 Python 从图像生成 3D 网格,将深度学习与 3D 数据处理相结合以生成网格

几年前,从单个 2D 图像生成 3D 网格似乎是一项非常艰巨的任务。如今,由于深度学习的进步,已经开发了多种单目深度估计模型,它们可以从任何图像中提供精确的深度图。通过这张地图,可以通过执行表面重建来生成网格。

介绍

单目深度估计是在给定单个(单目)RGB 图像的情况下估计每个像素的深度值(相对于相机的距离)的任务。单目深度估计模型的输出是深度图,它基本上是一个矩阵,其中每个元素对应于输入图像中相关像素的预测深度。

深度图中的点可以看作是具有 3 轴坐标的点的集合。由于地图是一个矩阵,每个元素都有x和y分量(它的列和行)。而z分量是它的存储值,即点(x, y)中的预测深度。在 3D 数据处理领域,一列(x, y, z)点称为点云。

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