三维重建

【论文精读】3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering用于实时辐射场渲染的3D高斯溅射算法 https://doi.org/10.1145/3592433图1 我们的方法实现了辐射场的实时渲染，其渲染效果与现有方法[Barron et al 2022]一样有着最佳渲染效果，所以仅仅需要优化时间来超越现有的方法[Fridovich-Keil and Yu et al 2022; Müller et al 2022]。能够实现这样的效果关键是使用了一种新颖的3D高斯场景的表示方法，这为场景优化和新视图的合成提供了加速支持。注意，在相同训练时间下，我们实现了与In

Hierarchical-Localization 安装与常见问题解决手册Hierarchical-Localization (hloc) 是一个基于深度学习的图像定位与三维重建工具箱，支持多种特征提取与匹配方法（如 SuperPoint、LightGlue、SuperGlue、SIFT、LoFTR 等），常用于结构光重建、视觉定位、SLAM 等任务。

OpenCV 官翻 4 - 相机标定与三维重建https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html

3D Gaussian Splatting (3DGS) 从入门到精通：安装、训练与常见问题全解析3D Gaussian Splatting (3DGS) 作为一种新兴的实时神经渲染技术，以其惊人的渲染速度和高质量的视觉效果迅速获得了社区的关注。然而，从环境配置到数据准备，再到模型训练和结果导出，整个流程中充满了各种可能令人困惑的“坑”。

【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：

论文阅读笔记——NoPoSplatNoPoSplat 论文NoPoSplat 针对无需相机外参的稀疏视角三维重建。现有 SOTA 方法需要准确的相机外参（SfM/COLMAP——需要大量图片)，联合优化位姿估计和重建，形成误差累计。NoPoSplat 通过将首帧视角的局部坐标系作为规范空间，直接融合多视角信息，解耦位姿与重建。直接将相机内参作为 token 嵌入，使模型能够预测合理尺度。

论文阅读笔记——VGGT: Visual Geometry Grounded TransformerVGGT 论文输入是 N 个 RGB 图像 I i ∈ R 3 × H × W I_i\in\mathbb{R}^{3×H×W} Ii∈R3×H×W 的序列 ( I i ) i = 1 N (I_i)^N_{i=1} (Ii)i=1N，观察相同 3D 场景。 VGGT 的 Transformer 是一个映射函数，将此序列映射为一组对应的 3D 标注， f ( ( I i ) i = 1 N ) = ( g i , D i , P i , T i ) i = 1 N f\left((I_i)^N_{i=1

【物理重建】SPLART：基于3D高斯泼溅的铰链估计与部件级重建标题：《SPLART: Articulation Estimation and Part-Level Reconstruction with 3D Gaussian Splatting》项目：https://github.com/ripl/splart

《三维点如何映射到图像像素？——相机投影模型详解》以三维投影介绍大多比较分散，不少小伙伴再面对诸多的坐标系转换中容易弄混，特别是再写代码的时候可能搞错，所有这篇文章帮大家完整的梳理3D视觉中的投影变换的全流程，一文弄清楚这个过程，帮助大家搞清坐标系转换。

6.6重建大师常见空三问题摘要：本文主要介绍重建大师常见空三问题，包含：POS错位、相机内参、阴影变化。查看自由网结果的空三报告和三维视图，若为以下表现，判定为POS错位的情况。

那就举个栗子！

3DGS-to-PC：3DGS模型一键丝滑转点云 or Mesh 【Ubuntu 20.04】【2025最新版！！】3D高斯泼溅(3DGS)是一种新兴的三维场景表示方法，可以生成高质量的场景重建结果。然而，要查看这些重建场景，需要特殊的高斯渲染器。大多数3D处理软件并不兼容3D高斯分布模型，但它们通常都兼容点云文件。 3DGS-to-PC项目提供了一种方法，将3DGS场景转换为高密度点云，以便在常用的3D软件中查看和编辑。该项目还提供了生成网格模型的功能，方便进一步处理和应用。

好脾气先生

[论文解析]Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.17888源码地址：https://github.com/autonomousvision/mip-splatting

【三维重建与生成】GenFusion：SVD统一重建和生成标题:《GenFusion: Closing the Loop between Reconstruction and Generation via Videos》来源：西湖大学；慕尼黑工业大学；上海科技大学；香港大学；图宾根大学项目主页：https://genfusion.sibowu.com

SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【一】基本概念 SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动 SLAM十四讲【三】李群与李代数 SLAM十四讲【四】相机与图像 SLAM十四讲【五】线性优化 SLAM十四讲【六】视觉里程计 SLAM十四讲【七】回环检测 SLAM十四讲【八】建图

Dicom纯js的三维重建影像浏览器主要功能介绍实现通过浏览器浏览Dicom影像阅片。主要功能：前端采用vue3+element-ui进行开发，后端采用.net以及fo-dicom组件进行开发，技术交流沟通联系QQ：469116292

超声重建，3D重建超声三维重建，三维可视化平台 UR 3D Reconstruction3D超声重建是一种基于2D超声图像生成3D体积数据的技术，广泛应用于医学影像领域。通过重建和可视化三维结构，3D超声能够显著提高诊断精度和效率，同时减少医生的脑力负担。本技术文档将详细阐述3D超声重建的主要流程、关键技术和常见应用场景;

【三维生成】StarGen：基于视频扩散模型的可扩展的时空自回归场景生成标题：《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》项目：https://zju3dv.github.io/StarGen 来源：商汤科技、浙大CAD、Tetras.AI

3D Gaussian splatting中的球谐函数与球谐光照球谐函数是指一种定义在球面上的特殊函数，它在处理三维空间中的球形对称性问题时非常有用，特别是在图形学和计算机视觉领域。具体来说，球谐函数是球面上的傅立叶级数展开，可以用来逼近和插值球面上的数据，如光照强度或颜色分布。在3D GS原文中提到的球谐光照技术，就是利用球谐函数来高效地模拟和渲染复杂的环境光照效果。

【三维重建】FeatureGS:特征值优化的几何精度和伪影减少3DGS的重构文章：https://arxiv.org/pdf/2501.17655 标题：FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction

【三维分割】Gaga：通过3D感知的 Memory Bank 分组任意高斯地址：https://www.gaga.gallery 标题：Gaga: Group Any Gaussians via 3D-aware Memory Bank 来源：加利福尼亚大学；Nvidia；Google