Understanding 3D Reconstruction with COLMAP

Computer Vision Decoded

Вміст надано Jonathan Stephens. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Jonathan Stephens або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

5M ago 57:02

MP3•Головна епізоду

In this episode, Jonathan Stephens and Jared Heinly delve into the intricacies of COLMAP, a powerful tool for 3D reconstruction from images. They discuss the workflow of COLMAP, including feature extraction, correspondence search, incremental reconstruction, and the importance of camera models. The conversation also covers advanced topics like geometric verification, bundle adjustment, and the newer GLOMAP method, which offers a faster alternative to traditional reconstruction techniques. Listeners are encouraged to experiment with COLMAP and learn through hands-on experience.

This episode is brought to you by EveryPoint. Learn more about how EveryPoint is building an infinitely scalable data collection and processing platform for the next generation of spatial computing applications and services: https://www.everypoint.io

18 епізодів

#Science #Tech #Jonathan Stephens #Computer Vision #Machine Learning #Apple #Photogrammetry #Spatial Computing