摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/7U4yOwkxwOmiNEn_XAUsTQ
1.KinectFusion(2011)
不需要RGB图而只用深度图的情况下就能实时地建立三维模型。KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建,在当时是非常有影响力的工作,它极大的推动了实时稠密三维重建的商业化进程.
KinectFusion之后,陆续出现了Kintinuous,ElasticFusion,ElasticReconstruction,DynamicFusion,InfiniTAM,BundleFusion等非常优秀的工作。其中2017年斯坦福大学提出的BundleFusion算法,据说是目前基于RGB-D相机进行稠密三维重建效果最好的方法。
2.Kintinuous和ElasticFusion
Kintinuous GitHub代码:https://github.com/mp3guy/Kintinuous
ElasticFusion GitHub代码:https://github.com/mp3guy/ElasticFusion
3.ElasticReconstruction
项目官网:http://qianyi.info/scene.html
GitHub代码:https://github.com/qianyizh/ElasticReconstruction
4.InfiniTAM
InfiniTAM提供Linux,iOS,Android平台版本,CPU可以实时重建。
官网:http://www.robots.ox.ac.uk/~victor/infinitam/
GitHub代码:https://github.com/victorprad/InfiniTAM
5.DynamicFusion
官网:https://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion/
代码:https://github.com/mihaibujanca/dynamicfusion
6.BundleFusion
官网:http://graphics.stanford.edu/projects/bundlefusion/
论文:https://arxiv.org/pdf/1604.01093.pdf
代码:https://github.com/niessner/BundleFusion
来源:CSDN
作者:zhiwen1225
链接:https://blog.csdn.net/zhiwen1225/article/details/104731866