alicevision/AliceVision
3D Computer Vision Framework
What it solves
AliceVision は、一連の無秩序な写真や動画からシーンの 3D 幾何構造を推論することで、写真撮影のプロセスを逆転させる方法を提供します。2D 画像から正確な 3D 再構成を行い、カメラトラッキングを実行するという課題を解決します。
How it works
最先端のアルゴリズムのパイプラインで構成されるフォトグラメトリ・コンピュータビジョン・フレームワークを利用しています。これらのアルゴリズムは、2D 投影（写真）を処理して失われた深度情報を復元し、3D シーンを再構成します。このパイプラインは Meshroom を介して起動でき、Meshroom はグラフィカルユーザーインターフェースと、Python スクリプトによる自動化とカスタマイズのためのコマンドラインインターフェースの両方を提供します。
Who it’s for
このフレームワークは、学術界の研究者や、堅牢でプロダクション品質の 3D 再構成とカメラトラッキングツールを需要的産業界の専門家向けに設計されています。
Highlights
- 3D Reconstruction Pipeline: 写真を 3D モデルに変換するための完全なフレームワーク。
- Camera Tracking: シーン内のカメラの動きを追跡するための専用アルゴリズム。
- Production-Ready: 学術界と産業界の連携により、高い堅牢性と品質を実現。
- Extensible: Meshroom を通じて Python を使用したカスタム自動化とパイプラインのカスタマイズをサポート。
関連
- プロジェクト
alicevision/Meshroom3D 再構築とコンピュータビジョン向けのノードベースのビジュアルプログラミングフレームワークで、AI とフォトグラメトリを用いて複雑なデータ処理パイプラインを構築できます。
- プロジェクト
WHU-USI3DV/VistaDreamVistaDream は、拡散モデルとトレーニング不要の多視点一貫性サンプラーを使用して、単一の RGB 画像から高品質の 3D シーンを再構築する PyTorch ライブラリです。粗い足場を構築し、RGB-D ビューを反復的にインペイントし、生成されたビュー間の一貫性を強制します。デモは `python demo.py`（単一ビュー）または `python demo_sparse.py`（スパースビュー）で実行します。Ubuntu 20.04、RTX 4090 GPU、およびいくつかの事前学習モデル（Fooocus、Depth-Pro など）が必要です。ICCV 2025 および IEEE TPAMI 2026 で採択されました。
- プロジェクト
jiafeng5513/EvisionELASやADCensusなどのアルゴリズムを用いたカメラキャリブレーション、ディスパリティマッピング、3D再構成に対応するバイノキュラー視覚システム。
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mapillary/OpenSfMPythonで作られた構造から運動（SfM）ライブラリで、複数の画像から3Dシーンとカメラポーズを再構成し、センサー情報を統合して地理的位置に一致させる。
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colmap/colmapCOLMAP は、写真のコレクションを自動的に 3D モデルに変換するオープンソースの構造から運動（SfM）およびマルチビュー ステレオ（MVS）パイプラインです。GUI、コマンドラインツール、Python バインディング、GPU による特徴抽出、クロスプラットフォームバイナリを備えており、コンピュータビジョン、ロボティクス、AR/VR、カメラポーズと密なシーン幾何学が必要なあらゆるワークフローにおいて、研究や応用の基盤として広く使われています。