1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差。OpenCV 中的features2d库中包含了很多常用的算法,其中特征点定位的算法有FAST, SIFT, SURF ,MSER, HARRIS等,特征点描述算法有SURF, SIFT等,还有若干种特征点匹配算法。这三个步...
我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现。 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差。OpenCV 中的features2d库中包含了...
例如,通过OpenCV读取点云数据,使用立体匹配算法计算出特征点,然后进行三维重建。重建结果可以通过MATLAB或其他可视化工具进行显示。 三维重建与显示:使用OpenCV进行三维重建,并使用OpenGL或其他图形库进行可视化显示。重建的三维模型可以用于虚拟现实、增强现实等领域。 程序详解 Reconstuction3d.cpp是程序的主函数,主要包含以下...
OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建 https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217
四、双目匹配与视差计算 立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系,根据三角测量原理,得到视差图;在获得了视差信息后,根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题,主要是以下因素的影响: ...
OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算
立体匹配是根据对所选特征的计算,建立特征间的对应关系,将同一个空间点在不同图像中的映像点对应起来,并由此得到相应的视差图像,立体匹配是双目视觉中最重要也是最困难的问题。当空间三维场景被投影为二维图像时,同一景物在不同视点下的图像会有很大不同,而且场景中的诸多因素,如光照条件、景物几何形状和物理特性、...
双目视觉opencv opengl三维重建双目视觉opencv opengl三维重建双目视觉opencv opengl三维重建,请修改代码中opencv对应版本号 opencv opengl2018-03-24 上传大小:23.00MB 所需:49积分/C币 基于C++的双目立体视觉三维重建设计与实现 基于C++的双目立体视觉三维重建设计与实现 ...
图7 点重建的效果图(使用OpenGL重建) 5 结束与展望 三维重建视觉作为计算机视觉中的一个重要分支,一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。它直接模拟了人类视觉处理景物的方式,可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息。对它的研究,无论是在视觉生理的角度还是在工程应用的角度都具有十分重要的意义。三维重建视觉技术...
三维重建(3D Reconstruction):立体匹配、光流法等算法用于三维重建。 摄像机标定与三维视觉(Camera Calibration and 3D Vision):摄像机内外参数标定、单目/双目/多目视觉。 机器学习(Machine Learning):SVM、决策树、随机森林等机器学习方法在计算机视觉中的应用。