python=3.10.14
pip:
numpy==1.26.4
open3d==0.18.0
opencv-python==4.10.0.82
torch==2.3.1
trimesh==4.4.1支持ScanNet与SUNRGBD。
示例格式如下：
.
├── color
│ ├── 0.jpg
│ ├── ......
├── depth
│ ├── 0.png
│ ├── ......
├── intrinsic
│ ├── extrinsic_color.txt
│ ├── extrinsic_depth.txt
│ ├── intrinsic_color.txt
│ └── intrinsic_depth.txt
└── pose
├── 0.txt
├── .......
├── 0000001-000000020431
│ ├── annotation
│ │ └── index.json
│ ├── annotation2D3D
│ │ ├── index.json
│ │ ├── index.json_20150712014949
│ │ ├── index.json_20150712014954
│ │ ├── index.json_20150712015009
│ │ ├── index.json_20150712015114
│ │ └── index.json_20150712015143
│ ├── annotation2Dfinal
│ │ └── index.json
│ ├── annotation3D
│ │ └── index.json
│ ├── annotation3Dfinal
│ │ └── index.json
│ ├── annotation3Dlayout
│ │ └── index.json
│ ├── depth
│ │ └── 0000002-000000033369.png
│ ├── depth_bfx
│ │ └── 0000002-000000033369.png
│ ├── extrinsics
│ │ └── 20140922010143.txt
│ ├── fullres
│ │ ├── 0000001-000000020431.jpg
│ │ ├── 0000002-000000033369.png
│ │ └── intrinsics.txt
│ ├── image
│ │ └── 0000001-000000020431.jpg
│ ├── intrinsics.txt
│ ├── scene.txt
│ └── seg.mat
├── ......python main.py具体config配置参考main.py文件中设置。
- 最终报告：最终报告.pdf
- 答辩PPT： 结项答辩.pptx
- 参考文献： 基于多视图深度采样的自然场景三维重建.pdf