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2024-03-07 21:03:03
基于SfM(Structure from motion)的三维重建详解 - 知乎
基于SfM(Structure from motion)的三维重建详解 - 知乎切换模式写文章登录/注册基于SfM(Structure from motion)的三维重建详解爱看小说的科研狗在日本的大学助教一枚，专业机器学习，图像处理及计算机视觉SfM（Structure from motion） 是一种三维重建的方法，用于从motion中实现3D重建。也就是从时间系列的2D图像中推算3D信息。人的大脑可以从动的物体中取得其三维的信息，是因为大脑在动的2D图像中找到了匹配的地方，即Corresponding area （points）。然后通过匹配点之间的视差得到相对的深度信息，在这一点上，原理和基于Stereo的三维重建相同。SfM的输入是一段motion或者一时间系列的2D图群，如下图所示 [1]，这里不需要任何相机的信息。然后通过2D图之间的匹配可以推断出相机的各项参数。Corresponding points可以用SIFT，SURF来匹配，也可以用最新的AKAZE（SIFT的改进版，2010）来匹配。而Corresponding points的跟踪则可以用Lucas-Kanede的Optical Flow来完成。在SfM中，误匹配会造成较大的Error，所以要对匹配进行筛选，目前流行的方法是RANSAC（Random Sample Consensus）。2D的误匹配点可以应用3D的Geometric特征来进行排除。Bundler [2] 就是一种SfM的方法，Bundler使用了基于SIFT的匹配算法，并且对匹配进行了过滤去噪处理。下图显示了一组测试数据（一时间系列的2D图群）：将这些图片保存到同一个文件夹，然后将文件夹的目录输入，Bundler会自行处理，之后会得到一群Corresponding points。比如其中的一组Corresponding points (A1,A2,A3,...Am)，其实他们来自同一个三维点A的Projection。所以通过这些点可以重建三维点A。然后将很多组Corresponding points 进行重建，则得到了一群三维的点，这里称为3D点阵。然后3D点阵可以通过MeshLab（开源Source，支持Windows/Linux/Mac）来重建稀疏的Mesh。也可以通过PMVS（Patch-based Multi-view Stereo）来重建Dense的Mesh[3]。 重建的Dense结果如下：[1] 満上育久 "Structure from Motion - Osaka University" 映像情報メディア学会誌 Vol.65, No.4, pp.479-482, 2011.[2] N.Snavely, S.M. Seitz, R.Szeliski, "Modeling the World from Internet Photo Collections", International Journal of Computer Vision, vol.80, no.2, 2008.[3] Y. Furukawa, J.Ponce, "Accurate, Dense and Robust Multi-view Stereopsis" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009.编辑于 2019-12-18 17:213D 建模科技信息技术（IT）赞同 16937 条评论分享喜欢收藏申请
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SFM官方教程中文字幕_哔哩哔哩_bilibili 首页番剧直播游戏中心会员购漫画赛事投稿SFM官方教程中文字幕
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2016-05-03 16:55:55
15046163867346翻译这些教程时，还不会分 P，现重新分 P 上传，无新内容。
https://www.youtube.com/watch?v=PqcRoizrv3Q 翻译自YouTube自带或自动生成的英文字幕，如有错误，纯属机翻。游戏单机游戏SFMSFM教程
一瓶moshui
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做点小片，又懒又短
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SFM原理简介
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Structure From Motion
SFM简介
通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。
它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉，且受环境约束较小，
在室内和室外均能使用。
SFM基本原理
小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔成像模型，它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像。 小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，我们常常将像面至于小孔之前，且到小孔的距离仍然是焦距f，这样的模型与原来的小孔模型是等价的，只不过成的是正像，符合人的直观感受。 在这种情况下，往往将小孔称作光心（Optical Center）。 坐标系
世界坐标系 世界坐标系的原点可以任意选择，与相机的具体位置无关。 摄像机坐标系 相机坐标系以相机的光心（小孔）作为原点，X轴为水平方向，Y轴为竖直方向，Z轴指向相机所观察的方向。 图像物理坐标系 其原点为透镜光轴与成像平面的交点，x与y轴分别平行于摄像机坐标系的X与Y轴，是平面直角坐标系，单位为毫米。 图像像素坐标系 固定在图像上的以像素为单位的平面直角坐标系，其原点位于图像左上角,x与y轴平行于图像物理坐标系的X 和Y轴。对于数字图像，分别为行列方向。 摄像机内参矩阵 设空间中有一点P，若世界坐标系与相机坐标系重合，则该点在空间中的坐标为(X, Y, Z)， 其中Z为该点到相机光心的垂直距离。设该点在像面上的像为点p，像素坐标为(x, y)，如下图所示。 根据相似三角形关系可以得到
x
=
f
X
Z
x=\frac{fX}{Z}
x=ZfX，
y
=
f
Y
Z
y=\frac{fY}{Z}
y=ZfY。 图像的像素坐标系原点在左上角，而上面公式假定原点在图像中心，为了处理这一偏移，设光心在图像上对应的像素坐标为
(
c
x
,
c
y
)
(c_x,c_y)
(cx,cy),因此
x
=
f
X
Z
+
c
x
x=\frac{fX}{Z}+c_x
x=ZfX+cx，
y
=
f
Y
Z
+
c
y
y=\frac{fY}{Z}+c_y
y=ZfY+cy。 矩阵形式
Z
[
x
y
1
]
=
[
f
0
c
x
0
f
c
y
0
0
1
]
[
X
Y
Z
]
Z\begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} f & 0 & c_x \\ 0 & f & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ \end{bmatrix}
Z⎣⎡xy1⎦⎤=⎣⎡f000f0cxcy1⎦⎤⎣⎡XYZ⎦⎤ 其中K为内参矩阵，它只和相机自身的内部参数有关（焦距，光心位置）。
K
=
[
f
0
c
x
0
f
c
y
0
0
1
]
K=\begin{bmatrix} f & 0 & c_x \\ 0 & f & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}
K=⎣⎡f000f0cxcy1⎦⎤ 摄像机的外参矩阵 一般情况下，世界坐标系和相机坐标系不重合，这时，世界坐标系中的某一点P要投影到像面上时，先要将该点的坐标转换到相机坐标系下。设P在世界坐标系中的坐标为X，P到光心的垂直距离为s（即上文中的Z），在像面上的坐标为x，世界坐标系与相机坐标系之间的相对旋转为矩阵R（R是一个3行3列的旋转矩阵），相对位移为向量T（3行1列），则
s
x
=
K
[
R
X
+
T
]
sx=K\begin{bmatrix} RX + T \end{bmatrix}
sx=K[RX+T] 其中RX+T 即为P在相机坐标系下的坐标，使用齐次坐标改写上式为
s
x
=
K
[
R
T
]
[
X
1
]
sx = K\begin{bmatrix} R & T \end{bmatrix}\begin{bmatrix} X \\ 1 \end{bmatrix}
sx=K[RT][X1] 其中
[
R
T
]
\begin{bmatrix} R & T\end{bmatrix}
[RT]是一个3行4列的矩阵，称为外参矩阵，它和相机的参数无关，只与相机在世界坐标系中的位置有关。 摄像机标定 相机的标定，即为通过某个已知的目标，求取相机内参矩阵的过程。 极线约束与本征矩阵 假设在世界坐标系中有一点p，坐标为X，它在1相机中的像为
x
1
x_1
x1，在2相机中的像为
x
2
x_2
x2（注意
x
1
x_1
x1和
x
2
x_2
x2为齐次坐标，最后一个元素是1），如下图所示。 设X到两个相机像面的垂直距离分别为
s
1
s_1
s1和
s
2
s_2
s2，且这两个相机具有相同的内参矩阵K，与世界坐标系之间的变换关系分别为
[
R
1
T
1
]
\begin{bmatrix} R_1 & T_1 \end{bmatrix}
[R1T1]和
[
R
1
T
1
]
\begin{bmatrix} R_1 & T_1 \end{bmatrix}
[R1T1]，那么我们可以得到下面两个等式
x
1
s
1
=
K
(
R
1
X
+
T
1
)
x
2
s
2
=
K
(
R
2
X
+
T
2
)
\begin{matrix} x_1s_1 = K(R_1X + T_1) \\ x_2s_2 = K(R_2X + T_2) \end{matrix}
x1s1=K(R1X+T1)x2s2=K(R2X+T2) K是可逆矩阵,则
K
−
1
x
1
s
1
=
R
1
X
+
T
1
K
−
1
x
2
s
2
=
R
2
X
+
T
2
\begin{matrix} K^{-1}x_1s_1 = R_1X + T_1 \\ K^{-1}x_2s_2 = R_2X + T_2 \end{matrix}
K−1x1s1=R1X+T1K−1x2s2=R2X+T2 设
K
−
1
x
1
=
x
1
,
，
K
−
1
x
2
=
x
2
,
K^{−1}x_1 = x_1^,，K^{−1}x_2 = x_2^,
K−1x1=x1,，K−1x2=x2,，则有
x
1
,
s
1
=
R
1
X
+
T
1
x
2
,
s
2
=
R
2
X
+
T
2
\begin{matrix} x_1^,s_1 = R_1X + T_1 \\ x_2^,s_2 = R_2X + T_2 \end{matrix}
x1,s1=R1X+T1x2,s2=R2X+T2 我们一般称
x
1
,
x_1^,
x1,和
x
2
,
x_2^,
x2,为归一化后的像坐标，它们和图像的大小没有关系，且原点位于图像中心。我们将世界坐标系选为第一个相机的相机坐标系，则
R
1
=
I
,
T
1
=
0
R_1 = I, T_1 = 0
R1=I,T1=0。上式变为
x
1
,
s
1
=
X
x
2
,
s
2
=
R
2
X
+
T
2
x_1^,s_1 = X \\ x_2^,s_2 = R_2X + T_2
x1,s1=Xx2,s2=R2X+T2 将式一带入式二，则
s
2
x
2
,
=
s
1
R
2
x
1
,
+
T
2
s_2x_2^, = s_1R_2x_1^, + T_2
s2x2,=s1R2x1,+T2
x
2
,
x_2^,
x2,和
T
2
T_2
T2都是三维向量，它们做叉积之后得到另外一个三维向量
T
2
^
x
2
,
\hat{T_2}x_2^,
T2^x2,（其中
T
2
^
\hat{T_2}
T2^为叉积的矩阵形式，
T
2
^
x
2
,
\hat{T_2}x_2^,
T2^x2,代表
T
2
^
×
x
2
,
\hat{T_2}×x_2^,
T2^×x2,），且该向量垂直于
x
2
,
x_2^,
x2,和
T
2
T_2
T2，再用该向量对等式两边做点积，则
0
=
s
1
(
T
2
^
x
2
,
)
T
R
2
x
1
,
⇒
x
2
,
T
2
^
R
2
x
1
,
=
0
0 = s_1(\hat{T_2}x_2^,)^TR_2x_1^, \\ \Rightarrow x_2^,\hat{T_2}R_2x_1^, = 0
0=s1(T2^x2,)TR2x1,⇒x2,T2^R2x1,=0 令
E
=
T
2
^
R
2
E=\hat{T_2}R_2
E=T2^R2,则
x
2
,
E
x
1
,
=
0
⇒
x
2
T
K
−
T
S
t
2
R
2
K
−
1
x
1
=
0
其
中
F
=
K
−
T
S
t
2
R
2
K
−
1
x_2^,Ex_1^, = 0 \\ \Rightarrow x_2^TK^{-T}S_{t2}R_2K^{-1}x_1 = 0 \\ 其中 F = K^{-T}S_{t2}R_2K^{-1}
x2,Ex1,=0⇒x2TK−TSt2R2K−1x1=0其中F=K−TSt2R2K−1 这里
S
t
2
S_{t2}
St2为反对称矩阵
S
t
2
=
[
0
−
t
3
t
2
t
3
0
−
t
1
−
t
2
t
1
0
]
S_{t2}=\begin{bmatrix} 0 & -t_3 & t_2 \\ t_3 & 0 & -t_1 \\ -t_2 & t_1 & 0 \end{bmatrix}
St2=⎣⎡0t3−t2−t30t1t2−t10⎦⎤ 上式是同一点在两个相机中的像所满足的关系，它和点的空间坐标、点到相机的距离均没有关系，我们称之为极线约束(外极约束)。而矩阵E则称为关于这两个相机的本质矩阵（基础矩阵F）。如果我们知道两幅图像中的多个对应点（至少5对），则可以通过上式解出矩阵E，又由于F是由
T
2
T_2
T2和
R
2
R_2
R2构成的，可以从F中分解出
T
2
T_2
T2和
R
2
R_2
R2。由于det(F)=0，所以基础矩阵的秩小于等于2，在估计F的算法中会用到这些性质。
SFM算法流程
特征点提取与特征点匹配
特征点提取
Shi&TomasiSIFTSURF 特征点匹配
描述子计算 匹配结果往往有很多误匹配，为了排除这些错误，使用KNN算法寻找与该特征最匹配的2个特征，若第一个特征的匹配距离与第二个特征的匹配距离之比小于某一阈值，就接受该匹配，否则视为误匹配。当然，也可以使用交叉验证方法来排除错误。 基础矩阵估计F 基础矩阵中有9 个元素
5点法 8点法
采用了RANSAC的方法进行对E进行估计，每一步迭代的过程中，利用8点法进行求解。 本质矩阵估计E 本征矩阵有7个独立参数 估计出本质矩阵的目的是为了对之前求得的匹配进行约束，得到的匹配成为几何一致匹配，不同图像上的几何一致匹配形成了一个TRACK（其实就是一个空间点在不同的图像上的投影点之间的匹配）。 本质矩阵分解为R和T
SVD分解 存在4种可能的解，寻找正确的解 检查旋转矩阵R的正确性 R的行列式必须为1或者-1 三维点云计算
三角形法 已经知道了两个相机之间的变换矩阵(R和T)，还有每一对匹配点的坐标，通过这些已知信息还原匹配点在空间当中的坐标，根据公式
x
2
s
2
=
K
(
R
2
X
+
T
2
)
x_2s_2 = K(R_2X + T_2)
x2s2=K(R2X+T2) 这个等式中有两个未知量，分别是
s
2
,
x
s_2, x
s2,x。用
s
2
s_2
s2对等式两边做叉积，可以消去
s
2
s_2
s2，得
0
=
x
2
^
K
(
R
2
X
+
T
2
)
⇒
x
2
^
K
R
2
X
=
−
x
2
^
K
T
2
⇒
x
2
^
K
(
R
2
T
2
)
(
X
1
)
=
0
0 = \hat{x_2}K(R_2X + T_2) \\ \Rightarrow \hat{x_2}KR_2X = -\hat{x_2}KT_2 \\ \Rightarrow \hat{x_2}K\begin{pmatrix} R_2 & T_2 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} X \\ 1 \end{pmatrix} = 0
0=x2^K(R2X+T2)⇒x2^KR2X=−x2^KT2⇒x2^K(R2T2)(X1)=0 用SVD求X左边矩阵的零空间，再将最后一个元素归一化到1，即可求得X。其几何意义相当于分别从两个相机的光心作过x1和x2的延长线，延长线的焦点即为方程的解，如文章最上方的图所示。 重投影 将三维点三角化并重映射到摄像机得到二维点，计算与最初二维点之间的距离，说明三角化误差。 计算第三个摄像机到到世界坐标系的变换矩阵(R和T)
假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。 猜想：
最简单的想法，就是沿用双目重建的方法，即在第三幅图像和第一幅图像之间提取特征点，然后估计本征矩阵E。那么加入第四幅、第五幅，乃至更多呢？随着图像数量的增加，新加入的图像与第一幅图像的差异可能越来越大，特征点的提取变得异常困难，这时就不能再沿用双目重建的方法了。用新加入的图像和相邻图像进行特征匹配，然后计算E，但这是计算的是相对变换，比如相机三到相机二的变换，而我们需要的是相机三到相机一的变换。有人说，既然知道相机二到相机一的变换，又知道相机到三到相机二的变换，不就能求出相机三到相机一的变换吗？实际上，通过这种方式，你只能求出相机三到相机一的旋转变换（旋转矩阵R），而他们之间的位移向量T，是无法求出的。这是因为上面两个函数求出的位移向量，都是单位向量，丢失了相机之间位移的比例关系。 算法描述：
摄像机标定或摄像机之态估计，对于输入的第三幅图片，计算第三幅图片与第二幅图片的匹配点，这些匹配点中，肯定有一部分也是图像二与图像一之间的匹配点，也就是说，这些匹配点中有一部分的空间坐标是已知的，同时又知道这些点在第三幅图像中的像素坐标，即可计算变换矩阵。
透视N点法（PNP） 三角化更多的点并查看这些点是如何融入存在的几何结构中，然后进行求解。
迭代最近点法（ICP） 更多摄像相机的变换矩阵计算 得到第三个摄像机的变换矩阵后，就可以计算匹配点的在空间中的坐标，得到三维点云，将新得到的三维点云与之前计算得三维点云进行融合（已经存在的空间点，就没必要再添加了，只添加在图像二和三之间匹配，但在图像一和图像三中没有匹配的点）。然后循环迭代，如下图所示。 重构的细化与优化
原因：随着图像的不断增加，误差会不断累积，最后误差过大以至于完全偏离重建的目标。 目的：三维点云的位置和摄像机的位置优化 算法：
光束法平差（Bundle Adjustment） BA本质上是一个非线性优化算法
简单稀疏光束调整（SSBA） Ceres Solver Google的一个开源项目，用来求解非线性最小二次问题的库，因此可以用来求解BA。 Ceres Solver专为求解此类问题进行了大量的优化，有很高的效率，尤其在大规模问题上，其优势更加明显。
OpenCV3中的SFM
主要包括两种重建的接口cv::sfm::reconstruct，一种是输入图像序列，一种是输入跟踪点序列，计算出相机在两帧空间场景间的R和T，算法具体实现基于libmv库。
libmv libmv是Blender旗下的一个开源项目。libmv是一个通过运动计算结构的库。
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SFM原理简介
Structure From MotionSFM简介通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉，且受环境约束较小，在室内和室外均能使用。SFM基本原理小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔成像模型，它将相机的透镜组简化为一个小孔...
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01-25
Visual SFM 作为经典密集点匹配的工具，可以很好地帮助我们理解和学习多视图像三维重建的过程和原理。
SFM算法流程及其原理
11-28
structure from motion 流程图及其原理，很好的入门教材
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【三维重建】运动恢复结构SfM理解记录：初始化与参数估计
weixin_43768222的博客
03-31
4053
structure from motion，运动恢复结构，1985年由Hartley等人提出，从图像序列中恢复场景或对象的结构信息。开源的sfm可以参考colmap，mvs可以参考openmvs，3D可视化可以用meshlab。
论文阅读入门综述：《Multi-View Stereo: A Tutorial》。三维重建、sfm、mvs关系。本博文主要介绍SfM的初始化过程，例如图像对的选择。SfM的具体实现原理，以及细节推导。从投影矩阵到投影过程，参数初始估计、到最后的最小化重投影误差。SfM无需标定的解析
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SFM算法是一种基于各种收集到的无序图片进行三维重建的离线算法。在进行核心的算法structure-from-motion之前需要一些准备工作，挑选出合适的图片。
首先从图片中提取焦距信息(之后初始化BA需要)，然后利用SIFT等特征提取算法去提取图像特征，用kd-tree模型去计算两张图片特征点之间的欧式距离进行特征点的匹配，从而找到特征点匹配个数达到要
三维重建SfM算法
weixin_43114209的博客
02-19
5496
三维重建的 SfM (Structure from Motion) 算法是通过多张二维图片来重建三维场景的算法。
SFM综述
weixin_45051095的博客
09-06
1万+
https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/118159269
猿创征文｜SfM（Structure from Motion）学习之路
zeeq的博客
08-29
4802
SfM全称Structure from Motion，译为运动恢复结构，是三维重建pipeline的一部分，又称稀疏重建，在摄影测量领域则称为空三（空中三角测量）。SfM的任务是，给定一系列具有一定重叠度的图像，去同时估计出拍摄每张图像时相机的的位姿（位置t和姿态R）和被拍摄物体或场景的稀疏点云。...............
主流SFM处理方式的梳理
qq_40553011的博客
10-15
4970
SFM是什么？
SFM即Structure-from-motion运动结构重建，从大批量图像数据出发，通过相关处理，获取目标图像集3D几何（结构）和摄像机姿态（运动）信息，主要处理流程可分为如下几步：特征提取；特征匹配；姿态估计；束调整。具体处理流程参见下图：
本文主要聚焦于对不同SFM处理方式的梳理总结，对SFM原理部分，可参考该博主的文章：SFM原理简介
总体来说，现有的主流SFM方式可分为如下四类：
全局式SFM
增量式SFM
分层式SFM
混合式SFM
其中后两种处理方式，是近些年来随着三维重建数
增量式SfM详细流程介绍及实现方法
zeeq的博客
12-12
1万+
目前主流的SfM（Structure from Motion，运动结构恢复）可以分为两大类型，一种是全局式的，一种是增量式的。全局式sfm能够一次性得出所有的相机姿态和场景点结构。它通常先求得所有相机的位姿，然后再通过三角化获得场景点。其效率较高，但是其鲁棒性差，很容易受到outlier的影响而导致重建失败。增量式sfm则是一边三角化（triangulation）和pnp（perspective-n-points），一边进行局部BA。这类方法在每次添加图像后都要进行一次BA，效率较低，而且由于误差累积，容易
Sfm方法过程及原理
I feel lost
04-06
4万+
1. 算法简介 SFM算法是一种基于各种收集到的无序图片进行三维重建的离线算法。在进行核心的算法structure-from-motion之前需要一些准备工作，挑选出合适的图片。 先从图片中提取焦距信息(之后初始化BA( Bundle adjust)需要)，然后利用SIFT等特征提取算法去提取图像特征，用kd-tree模型去计算两张图片特征点之间的欧式距离进行特征点的匹配，从而找...
多目重建和BA优化，利用SFM原理实现的多目视觉三维重建
01-20
基于C++平台通过第三方库opencv和ceres，利用SFM原理实现的多目视觉三维重建，结果通过bundle adjustment最小化重投影误差来优化结果
C++版SLAM学习案例代码，含OpenCV学习、 SfM基本原理、SLAM十四讲与相关库等
01-12
C++版SLAM学习案例代码，含OpenCV学习、 SfM基本原理、SLAM十四讲与相关库等
matlab解决路径优化代码-sfm-disambig:ICCV论文提供的代码：SfM的网络原理：使用本地上下文消除重复结构的歧义
05-23
SfM的网络原理：使用本地上下文消除重复结构的歧义”随附的代码。 它打算用作运动管道（例如bundler-sfm）中结构的附加组件。 在重建之前，此代码将采用一组几何约束（轨迹）并将其清除，从而返回第二组约束，希望它...
全球与中国基因组工程编辑市场深度研究分析报告.docx
03-05
市场规模，前景分析
基于springboot+vue的的医药管理系统（Java毕业设计,附源码，数据库）.zip
03-05
Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot 开发的，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。
包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，前后端代码都在里面。
该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。
项目都经过严格调试，确保可以运行！
1. 技术组成
前端：html、javascript、Vue
后台框架：SpringBoot
开发环境：idea
数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑）
数据库工具：navicat
部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本）， maven
2. 部署
如果部署有疑问的话，可以找我咨询
后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html
前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入）
学生管理系统，三层架构，实现服务器通信.zip
03-05
管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性，同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统：
学校管理系统： 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。
人力资源管理系统（HRM）： 用于处理组织内的人事信息，包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源，提高员工的工作效率和满意度。
库存管理系统： 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题，提高供应链的效率。
客户关系管理系统（CRM）： 用于管理与客户之间的关系，包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和保留率。
医院管理系统： 用于管理医院或医疗机构的患者信息、医生排班、药品库存等。这种系统可以提高医疗服务的质量和效率。
财务管理系统： 用于记录和管理组织的财务信息，包括会计凭证、财务报表、预算管理等。财务管理系统
pygame Python 小游戏
最新发布
03-05
pygame Python 小游戏
基于MYSQL数据库和VC2019实现的MFC图书管理系统.zip
03-05
管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性，同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统：
学校管理系统： 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。
人力资源管理系统（HRM）： 用于处理组织内的人事信息，包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源，提高员工的工作效率和满意度。
库存管理系统： 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题，提高供应链的效率。
客户关系管理系统（CRM）： 用于管理与客户之间的关系，包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和保留率。
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基于51单片机的智能家具系统
03-05
本源码附带了仿真程序，采用Proteus7.8进行仿真，不低于这个版本的软件都能打开，亲测Proteus8完美运行，附带AD原理图可以进行pcb画板操作，适用于毕业设计参考，学习提升，资料齐全。
程序介绍：
在智能家居控制系统中，实现对窗帘、照明灯和空调的自动化管理。首先，系统会监测室内湿度，一旦湿度超过设定阈值，窗帘就会自动打开，以促进通风和调节室内湿度。当湿度恢复到正常水平，系统会根据外部光线强度来决定窗帘的开闭：在外部光线较强时，窗帘会自动关闭以阻挡强光；而在光线较弱时，窗帘则会打开以允许自然光进入室内。此外，当室内温度升高超过设定值时，空调会启动以降低温度；相反，如果温度降至阈值以下，空调则会自动关闭以节约能源。最后，系统还会检测室内光线亮度，若光线不足，则会自动开启照明灯以提供足够的光照；如果光线充足，照明灯则会保持关闭状态。通过这样的智能控制，家居环境可以更加舒适、节能，并提高居住的便捷性。
简述三维重建中sfm的基本原理和流程
03-07
三维重建中的SFM（Structure from Motion）基本原理是通过对多张二维图像进行特征点匹配，计算出相机的运动轨迹和三维点云的位置，从而实现对三维场景的重建。其流程包括图像预处理、特征点提取、特征点匹配、相机位姿估计、三维点云重建等步骤。
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weixin_47386788:
你好，有开源的代码吗？感谢
docker中VTK库vtkXOpenGLRenderWindow: Cannot create GLX context问题
木鱼冰心:
没有解决如果解决了还麻烦告知一声
docker中VTK库vtkXOpenGLRenderWindow: Cannot create GLX context问题
qq_42473118:
请问你解决了吗，遇到了同样的问题，想请教一下
SFM原理简介
rainbow70626:
摄像机之态估计：之应为姿
docker中VTK库vtkXOpenGLRenderWindow: Cannot create GLX context问题
木鱼冰心:
博主您好，在ubuntu中安装vtk和mayavi的过程中遇到了一样的问题：在调用mlab.show的时候报错：ERROR: In ../Rendering/OpenGL2/vtkXOpenGLRenderWindow.cxx, line 653
vtkXOpenGLRenderWindow (0x55abb88d9860): Cannot create GLX context. Aborting.
Aborted (core dumped)
想参考博主的方法解决一下，博主能否再解释一下您给出的代码段是如何使用的呢 （有点不太熟悉linux平台操作）？多谢
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1.8万
9
2020-01-28 03:27:41
未经作者授权，禁止转载26310249125软件：sourcefilmmaker
分享一下我的一些经验，虽然还有很多没有讲清楚，但应该不会有下一期了
有什么疑问的话可以多评论区留言
av83196628 成品Tokyo Daylight (ATLUS Kozuka Remix)知识野生技能协会视频教程自制制作SFM3D野生技术协会教程演示制作过程sourcefilmmaker学习心得
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Source Filmmaker - Valve Developer Community
Source Filmmaker - Valve Developer Community
Source Filmmaker
From Valve Developer Community
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Source Filmmaker ▶ Source 2 Filmmaker
Summary | For developers |Community Hub
Management
Background: JPG, PNG
Cover: JPG, PNG
Source Filmmaker is a powerful tool that works with the Source engine to create a flexible, modifiable 3D recording that can be exported as a movie or as a still image.Initial release date: 11 July 2012Engine: SourceEngine Branch: Alien Swarm engine branchDeveloper: ValvePublisher: Valve
Platform: PC
Website
SteamDB
ProtonDB
Unsupported
Learn more
This software/tool - Source Filmmaker is currently available on Steam. ▶ Launch it now* Get it on Steam for free (via Browser | Steam client*) *Steam required, click here to download Steam.
Supported OS: Windows (See system requirements)Chromebook ready: Unknown / TBDSteam Deck status: Unsupported - More info on ProtonDB
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Source Filmmaker is a powerful engine tool, running on the Alien Swarm engine branch of Source to create a flexible, modifiable 3D recording that can be exported as a movie or as a still image. The 3D recording you create in SFM can contain recorded gameplay, objects, cameras, lights, particles, animations, effects, and sounds—and the motion information for how each element changes over time.
With Source Filmmaker, you can essentially film "on location" in your favorite Team Fortress 2 map whether it's one that Valve released or one that you modded yourself. You can use SFM's large library of maps, models, animations, objects, sounds, and effects, or you can import your own from the Steam Workshop. Because you're working with a virtual world, and your recording stores all the 3D motion data about every element, you can modify any aspect of the recording at any time, which makes it easy to make the kinds of last-minute changes that would be extremely expensive in a live-action studio.
The Source Filmmaker Workshop is bigger than ever with over 16.000 items to download! So now, even if you aren't a professional when it comes to 3D modeling, you can still make animated shorts with the graph or motion editor. Valve has also released many "content packs" for Source Filmmaker that allow users to utilize assets from other Source games easier.
Source Filmmaker is the movie-making tool built and used by Valve to make movies inside the Source game engine. By using the hardware rendering of a modern PC gaming machine, SFM allows storytellers to work in a "what you see is what you get" environment so that they can iterate in the context of what it will feel like for the final audience.
There is a caveat, though: despite the deceptively simple-looking UI, Source Filmmaker is a very powerful and complex tool without a lot of safeguards. Think of it like a tractor: it doesn't have handrails or a lot of padding like you might find in a normal app or game. We recommend that you watch the video tutorials first and then read the documentation to familiarize yourself with the tool as much as possible before you dive in.
There are two distinct releases of SFM:
Source Filmmaker
The original version of SFM, running on the Alien Swarm engine branch of Source, with Team Fortress 2 content included. This version can be downloaded on Steam.
Source 2 Filmmaker
The Source 2 version of SFM, it is only obtainable in:
Counter-Strike 2, Dota 2, Half-Life: Alyx and SteamVR Home Workshop Tools.
Contents
1 Official Valve Shorts
1.1 Source Filmmaker for Source
1.2 Source Filmmaker for Source 2 (S2FM)
2 Valve-sponsored Shorts
3 Usage
4 User Interface
5 See also
6 External links
Official Valve Shorts
Source Filmmaker for Source
Title
Date
Featured Game
Notes
Day Of Defeat: Prelude To Victory (SFM Post)
2005-12-09
Day of Defeat: Source
SFM Team / Valve Corporation, published 23 May 2013, retrieved 28 May 2013.
Meet The Heavy
2007-05-14
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 5 January 2013.
Meet The Soldier
2007-08-22
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Meet the Engineer
2007-09-11
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Meet the Demoman
2007-10-09
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Meet The Scout
2008-04-19
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Meet the Sandvich
2008-08-19
Team Fortress 2
Valve Corporation, published 19 January 2009, retrieved 6 January 2013.
Meet the Sniper
2008-06-07
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Left 4 Dead Intro Clip
2008-11-02
Left 4 Dead
Valve Corporation, published 2 November 2008, retrieved 6 January 2013.
Meet the Spy
2009-05-18
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Left 4 Dead 2 Teaser Trailer
2009-06-01
Left 4 Dead 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Left 4 Dead 2 Batter Up
2009-10-28
Left 4 Dead 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Left 4 Dead 2 Trailer - Zombie Survival Guide
2009-11-17
Left 4 Dead 2
Leaked Left 4 Dead 2 Trailer, later used as in-game Intro, with minor changes.
Half-Life 2 on OS X - Free Yourself
2010-05-26
Half-Life 2
Valve Corporation, retrieved 20 December 2012. A parody of the 1984 Apple's Macintosh Commercial.
Portal 2 - Full Co-op Trailer
2010-09-10
Portal 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Portal 2 Co-op Intro trailer
2011-02-18
Portal 2
Valve Corporation, published 18 February 2011, retrieved 6 January 2013.
Portal 2 TV Spot
2011-03-18
Portal 2
Valve Corporation, published 18 March 2011, retrieved 6 January 2013.
Aperture Investment Opportunity #1: "Panel"
2011-03-24
Portal 2
Valve Corporation, published 24 March 2011, retrieved 6 January 2013.
Aperture Investment Opportunity #2: "Bot Trust"
2011-03-28
Portal 2
Valve Corporation, published 28 March 2011,|retrieved 6 January 2013.
Aperture Investment Opportunity #3: "Turrets"
2011-04-05
Portal 2
Valve Corporation, published 5 April 2011, retrieved 6 January 2013.
Aperture Investment Opportunity #4: "Boots"
2011-04-12
Portal 2
Valve Corporation, published 12 April 2011, retrieved 6 January 2013.
Portal 2 ending cutscenes
2011-04-19
Portal 2
Turret Opera, Wheatley epilogue, and Co-op ending.
Portal 2: Perfect 10
2011-04-29
Portal 2
Valve Corporation, published 29 April 2011, retrieved 6 January 2013.
Meet the Medic
2011-06-23
Team Fortress 2
Valve Corporation, retrieved 6 January 2013.
Dota 2 Gamescom Trailer
2011-08-15
Dota 2
Valve Corporation, published 15 August 2011, retrieved 6 January 2013.
Portal 2 Peer Review DLC "Art Therapy" ending video
2011-10-04
Portal 2
Valve Corporation, published 2 March 2012, retrieved 19 June 2014.
Wheatley's Nomination Speech for the VGA Best Character Award
2011-12-20
Portal 2
Valve Corporation, published 20 December 2011, retrieved 6 January 2013.
Wheatley's Acceptance Speech for the VGA Best Character Award
2011-12-20
Portal 2
Valve Corporation, published 20 December 2011, retrieved 6 January 2013.
Meet The Pyro
2012-06-27
Team Fortress 2
Valve Corporation, published 27 June 2012, retrieved 24 November 2012.
Mann vs. Machine Trailer
2012-08-13
Team Fortress 2
Valve Corporation, published 13 August 2012, retrieved 24 November 2012.
Dota 2: Diretide
2012-10-30
Dota 2
Valve Corporation, published 30 October 2012, retrieved 30 October 2012.
Counter-Strike: Global Offensive Trailer
2012-08-17
Counter-Strike: Global Offensive
Valve Corporation, retrieved 18 November 2012, published 17 August 2012.
The Second Annual Saxxy Awards are HERE! (Almost)
2012-11-28
Team Fortress 2
Valve Corporation, published 28 November 2012, retrieved 31 January 2013.
Dota 2 - The Greeviling
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Dota 2
published 19 December 2012, retrieved 19 December 2012.
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Team Fortress 2
published 21 November 2013. retrieved 28 December 2013.
Expiration Date
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Team Fortress 2
Jungle Inferno
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Team Fortress 2
CS:GO - Operation Broken Fang
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Counter-Strike: Global Offensive
Source Filmmaker for Source 2 (S2FM)
Todo: List the footage that might be made with S2FM here.
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Title
Date
Game
Notes
Robotic Boogaloo
2013-05-17
Team Fortress 2
The Robotic Boogaloo update to Team Fortress 2 was the first ever 100% community-created update for the game. The video is credited to the writer The Heartsman and the animator MrPopulus89. The video was then featured by Valve on TeamFortress.com for the update's main page.
End Of The Line
2014-12-08
Team Fortress 2
While End Of the Line was made by Violet McVinnie and her team. Valve took interest in the project after a short trailer uploaded on 28. August 2013 and allowed McVinnie to make a community update centered around the video. The video itself was directed by McVinnie and features animation by Luke "Walker" Murray.
Invasion
2015-10-06
Team Fortress 2
The Invasion Update for Team Fortress 2 was released on 6. October 2015, as the third 100% community-created update for the game. It features a Source Filmmaker video animated by Brent "CobaltGemini" Kennedy and Harry Callaghan (who also did post-production work and sound design), produced by Jayson "The Ronin" De Castro, and features original voice work by Cameron Nichols and Sandra Espinoza.
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VSoundEditEngine tools
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起源电影制作器 是一个强大的工具，可配合Source引擎创建一个灵活，可修改的3D游戏录制，可以导出为视频或静态图像。您在SFM中创建的3D游戏录制可以包含已录制的游戏过程、对象、摄像机、灯光、粒子、动画、效果和声音，以及每个元素如何随时间变化的运动信息。
使用Source Filmmaker，从本质上来说，您可以在您最喜欢的《军团要塞2》地图上进行“现场”拍摄——无论是Valve发布的地图还是您自己修改的地图。您可以使用SFM的大型地图、模型、动画、对象、声音和效果资产库，也可以导入自己的资产，或者从创意工坊获取。由于您现在是在一个虚拟的世界中工作，您的游戏录制存储了所有关于每个元素的3D运动数据，您可以在任何时间修改游戏录制内容的任何方面，这使它很容易在最后一刻做出改变，而这些如果在真人工作室中成本则是非常昂贵的。
Source Filmmaker的创意工坊比以往都要大，有超过10000个项目可以下载！所以，即使您在3D建模方面不是专业人士，或者只是3D新人，您也可以用曲线或动作编辑器制作许多其他游戏的动画短片。Valve也为SFM放出了多个资产扩展包（DLC），使用户更容易地获取到其他起源引擎游戏的资产。
Source Filmmaker由Valve开发并在Source游戏引擎内部进行电影制作的工具。提供利用现代 PC 游戏的硬件渲染能力，SFM 允许故事叙述者工作在“所见即所得”的环境之下，反复排演观众最终所能看到的情节。
忠告：尽管SFM的UI看起来很简单，但实际上这是一个非常强大和复杂的工具，没有那么多的保护措施。你可以把它想象成一辆拖拉机：它不像普通应用或游戏那样有保护围栏或许多垫料。我们建议您先观看视频教程 ，然后 阅读相关文档 ，以便在开始之前尽可能熟悉该工具。
SFM有两种版本:
起源电影制作器
即SFM原版, 可录制的游戏内容为 军团要塞2，但运行在起源的异形丛生 引擎分支上。这个版本可在Steam商店免费下载。
起源2电影制作器
使用起源2的SFM, 它只能够通过以下游戏的工具集访问：
Dota 2， 半衰期：爱莉克斯， SteamVR Home， S&box 和 反恐精英2
相关链接
视频教程
SFM相关文档
起源2 SFM相关文档
Dota 2开发者的SFM论坛
SFM官方网站
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10分钟教你玩SFM#第一期_哔哩哔哩_bilibili 首页番剧直播游戏中心会员购漫画赛事投稿10分钟教你玩SFM#第一期
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2020-07-29 17:34:23
未经作者授权，禁止转载717187111355暑假系列第一期，这一期主要是带新人入坑入门。做第一个简单的SFM动画，以后SFM教程都是10分钟左右的短视频.动画综合动画短片SFM军团要塞2剪辑TF2自制教程游戏动画
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您可以参照在Steam中安装Source Filmmaker的方法安装免费游戏。
最低配置要求
Source Filmmaker需要很强的硬件才能流畅运行，笔记本（手提）电脑和集成显卡或低分辨率可能无法运行Source Filmmaker。
处理器: 3.0 GHz P4、dual-core 2.0 （或更高）、AMD64X2 （或更高）
内存: 2 GB（建议 4 GB）
硬盘空间: 至少 15 GB
显卡: NVIDIA GeForce 200–series（系列）或更高、AMD Radeon 3000–series（系列）或更高（NVIDIA GeForce 400–series（系列）、AMD Radeon 5000–series（系列）、带 4 GB 显存的 GeForce GTX 580 (建议 1.5-GB 以上））
显示器: 1280 x 720 （推荐 1920 x 1080 的分辨率使用 72 Hz 刷新率）
声卡: 支持 DirectX 9.0c 的声卡
鼠标: 带滚轮的三键鼠标
麦克风: （推荐）USB 耳机带麦克风
Note:如果您的画面视角中出现一条白线，可能说明您的配置低于最低配置要求；若您的配置已经达到最低配置要求，请参考本页下方的连接并修复此故障（页尾连接）。
软件要求
操作系统: Windows 7 或 Windows Vista（推荐 Windows 7 64-bit）
QuickTime （推荐）
修复
白线条故障修复
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