首页
/ 推荐使用 NeRF Capture - 极简的NeRF数据采集利器!

推荐使用 NeRF Capture - 极简的NeRF数据采集利器!

2024-05-31 16:11:06作者:薛曦旖Francesca

NeRFCapture Real NeRFCapture Sample

NeRF Capture 是一款专为iOS设备设计的应用程序,能够帮助任何iPhone或iPad轻松地收集或实时流传输定位图像到InstantNGP,如果您的设备配备了LiDAR,深度图像也将被保存或流式传输。它的独特之处在于提供了离线和在线两种模式,让NeRF(神经辐射场)数据集的创建变得简单易行。

在线模式 (Online Mode)

在线模式下,该应用提供了一个重置按钮,可以将坐标系统重置为当前相机位置,这对于构建精确的3D模型至关重要。启动在线模式后,在运行InstantNGP的计算机上安装CycloneDDS并确保与pyngp在同一Python环境中。此外,还需要OpenCV和Pillow库来保存和调整图像大小。

pip install cyclonedds

通过运行cyclonedds ps命令检查电脑是否能检测到网络中的设备,并参考官方文档进行配置。

离线模式 (Offline Mode)

在离线模式下,只需点击开始即可初始化数据集。拍摄所需图像后点击结束,数据集将以Zip文件的形式存储在Files App中,以InstantNGP所需的格式保存。尽管直接从iOS设备向其他计算机转移文件可能有些困难,但我们将此模式视为备份选择,建议首选在线模式以便通过提供的nerfcapture2nerf.py脚本在InstantNGP中收集数据集。

NeRFCapture File 1 NeRFCapture File 2

技术应用场景

NeRF Capture适用于各种3D建模和场景重现任务,包括但不限于:

  • 虚拟现实(VR):创建真实感的虚拟环境,让用户沉浸其中。
  • 增强现实(AR):构建高精度的3D模型,用于实时AR体验。
  • 游戏开发:快速捕捉物理空间信息,提高游戏的真实度。
  • 建筑设计:辅助可视化建筑结构和室内设计。

项目特点

  • 兼容性广泛:支持所有配备LiDAR的iPhone和iPad设备。
  • 双重工作模式:在线模式实时传输,离线模式方便本地数据管理。
  • 集成深度图:利用LiDAR获取精确的深度信息,提升3D建模质量。
  • 无缝集成InstantNGP:与先进的神经渲染框架完美配合,加速数据处理和建模速度。

如果您在NeRF研究或相关项目中寻找高效的采集工具,那么NeRF Capture无疑是值得尝试的选择。别忘了,如果您在工作中使用了这款软件,请引用以下文献以表示对开发者Jad Abou-Chakra的支持:

@misc{
  NeRFCapture,
  url={https://github.com/jc211/NeRFCapture},
  journal={NeRFCapture},
  author={Abou-Chakra, Jad},
  year={2023},
  month={Mar}
}

立即下载NeRF Capture,开启您的NeRF探索之旅!

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
266
55
国产编程语言蓝皮书国产编程语言蓝皮书
《国产编程语言蓝皮书》-编委会工作区
65
17
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
196
45
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
53
44
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
268
69
qwerty-learnerqwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
333
27
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
896
0
advanced-javaadvanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
419
108
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
144
24
HarmonyOS-Cangjie-CasesHarmonyOS-Cangjie-Cases
参考 HarmonyOS-Cases/Cases,提供仓颉开发鸿蒙 NEXT 应用的案例集
Cangjie
58
4