立体矫正则是使原本有夹角的两个相机经过矫正后变得平行。 🔗 立体匹配:矫正后的图像需要进行立体匹配。常用的方法有SGBM、BM和ADCensus等。立体匹配的原理是寻找图像中的同名特征进行匹配,从而计算深度图。 🏗️ 三维重建:最后一步是根据双目相机的内外参矩阵、立体矫正后的Q矩阵以及立体匹配后的深度图进行三维...
图1 最终成果通过KITTI视频帧重建出来的三维点云 我们将通过如下步骤:首先我们通过SSD匹配法在一定视差范围内计算出左右视图对应的像素视差(Pixel disparity)。然后,我们将剔除视差中的离群值。这两步我们将使用计算并行处理加快处理速度。第三步,我们将把匹配后的像素点通过三角化过程重投影为三维坐标(Triangulation)。
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...
1.三维重建效果 2.pth导出到onnx 1)下载RAFT-Stereo 2)因为F.grid_sample op直到onnx 16才支持,这里转换为mmcv的bilinear_grid_sample的op 3)需要安装mmcv; 4)F.grid_sample替换为bilinear_grid_sample; 3. 导出onnx模型 5) 导出sceneflow模型
立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的核心。其基本思想是在两个视图中寻找对应点,然后根据对应点的位置差异计算视差图。目前,常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征、基于相位和基于全局优化等方法。 3.1基于区域的立体匹配算法 基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中的像素或区域来寻找对应点。其优点是简单易行...
立体匹配算法是双目立体视觉中用于计算左右图像间对应点(即视差)的算法。它通过在左右图像中寻找相同的特征点或像素点,从而得到视差信息,进而实现三维重建。目前,常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。 四、常见立体匹配算法分析 1. 基于区域的匹配算法:该类算法通过计算...
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法,并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。 二、立体匹配算法的基本原理和常用方法 1.立体匹配算法的基本原理 立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息,通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点,进而实现三维重建。其基本原理包括四个步骤...
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法,分析其原理、优缺点及改进方法,为进一步优化三维重建效果提供理论支持。 二、双目立体视觉原理 双目立体视觉原理基于视差原理,即通过两个相机从不同角度拍摄同一场景,获取场景的左右两个视图。通过分析这两个视图中的像素对应关系,可以计算出场景中各点的三维坐标,从而...
立体匹配是双目立体视觉三维重建的核心步骤,其目的是在两个视图的像素之间找到对应关系。本文将重点介绍几种常见的立体匹配算法。 1.基于区域的立体匹配算法 基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中对应区域的像素相似度来寻找匹配点。该算法简单易行,但容易受到光照、遮挡等因素的影响。为了提高匹配精度,可以引入多尺...