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从2D到3D的转换是一个非常有限的解决方案。问题的范围从场景分析到MRI扫描重建。根据输入类型,当前算法可粗略地分为两类:单个2D图像或多个2D图像。根据输入的类型,特定的深度线索可以利用,如:双目视差,运动,散焦等
- 一个关于该主题的许多书:“介绍到3D计算机视觉技术和算法”由Cyganek和Siebert提供。
- “从2D转换到3D:调查”作者:Q Wei,2005.(PDF)。
- 从2D数据(如MRI)渲染3D阵列的Matlab代码。 (vol3d.m)。
- 计算机视觉的Matlab工具Peter Kovesi。 (webpage)。
- 非MATLAB解决方案:Avizo http://www.vsg3d.com/vsg_prod_avizo_overview.php 阿米拉http://www.amiravis.com/ VolView http://www.kitware.com/products/volview.html VolVis http://www.cs.sunysb.edu/~vislab/volvis_home.html Vis5D的http://www.ssec.wisc.edu/~billh/vis5d.html
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上述职位给出了一个极好的全面概述。一些很酷的应用程序,单个2D图像到3D是这些,大多是基于单眼深度线索和场景结构约束...
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您正在寻找的搜索条件是从阴影,离焦深度,立体声深度,运动深度(或来自...的结构)的深度。但是,这仍然主要是一个研究领域,所以不要指望随时可用的库或代码在任何形式上都能很好地工作。 – Niki