概要
このプロジェクトは、単一の画像シーケンスから3D再構築を行うための2つの主要なアプローチ、Structure from Motion (SfM) とNeural Radiance Fields (NeRF) を探求します。
SfMは古典的な幾何学ベースのパイプラインで、画像からカメラポーズと3Dポイントを推定し、まばらな3D点群を生成します。
この点群はMeshLabやCloudCompareなどの外部ツールで視覚化可能です。
一方、NeRFはディープラーニングに基づくニューラルレンダリング手法で、ニューラルネットワークを用いて3Dシーンをモデル化し、新しい視点からのフォトリアリスティックな画像を合成します。
本ツールは、これら2つの異なる手法の原理、能力、および3Dシーン再構築における差異を理解することを目的としています。
3D再構築技術、特にSfMとNeRFに興味のある研究者や開発者が、両手法の実装と結果を比較検討するのに適しています。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- OpenCV
- SfM
- NeRF
- 3D再構築
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |
GitHub: https://github.com/sadiaahsan160/sfm-monocular-reconstruction