3d-reconstruction_编程技术问答社区_程序员问答知识库

以下是关于 3d-reconstruction 的编程技术问答

我正在尝试使用SFM(运动结构)进行3D重建.我对计算机愿景很陌生，并将其作为一种爱好，因此，如果您使用首字母缩写词，请让我知道它的含义，所以我可以查找. 明智地学习，我一直在遵循此信息: 7WG1E62A和列表= plgnqpqtftftogryjqjdzxteqpzufhqa7o7y&ab_channel = cyrillstachniss 加上以下来自快速问题的链接. 我的最终目标是在人的脸上使用它，以创建3D面重建.如果人们对此主题有建议，请告诉我. 我执行以下步骤: 使用OpenCV.使用单个相机拍摄的视频. 使用Zhangs方法找到相机的内在参数和失真系数. 使用SIFT查找框架1和框架2的功能. 使用cv2.FlannBasedMatcher(). 进行功能匹配使用cv2.findEssentialMat()来计算必需矩阵. 框架1的投影矩阵设置为numpy.hstack((numpy.eye(3), numpy.zeros((3

2 2023-05-10 编程技术问答社区 opencv matplotlib computer-vision triangulation 3d-reconstruction

如何在摄像机处于固定位置的情况下合并两个三维点云。

我有四个位于固定位置的摄像机.因此，我可以使用标尺(物理上)测量它们之间的距离(甚至旋转).相机一号和第二个给我一个点云和相机的三和四，给了我另一个点云.我需要合并这些点云. 到目前为止，我已经理解，ICP和其他此类算法对一个点云进行了严格的变换以匹配另一个云.我的问题是，我如何使用额外的知识(以厘米为单位的相机之间的距离)进行这种转变. 我对这样的工作很陌生，所以如果我误解了某些东西，请纠正我.预先感谢. 解决方案首先，您要寻找哪种准确性，以及空间的数量?在0.5 m的桌面场景上实现0.1 mm的注册精度是一个完全不同的问题(就机械设计和约束而言)，与在宽几十米的地板上的几毫米相比. 一般来说，具有重建且明确的对象形状，ICP始终为您提供比手动测量更好的解决方案. 如果摄像机是静态的，那么您实际上是一个校准问题，并且您需要仅在设置时校准4摄像机的钻机，而其配置出于任何原因进行更改. 我建议使用精确已知的大小和几何形状的校准对象，例如一个机械的

4 2023-05-10 编程技术问答社区 opencv computer-vision point-clouds 3d-reconstruction

opencv sgbm在物体边缘产生异常值

我正在使用OpenCV SGMB进行立体声差异计算，以重建放在表上的一些简单对象.一切或多或少都奏效了，除了在对象的边缘上，我发现一些离群值以背景的颜色粘附.问题是我认为SGBM不匹配该背景点，这些点是对象边缘边缘的邻居，并且它们具有与这些边缘相同的差异值. 这是一个例子您可以看到地板上的一些图像被卡在对象上.我正在使用SGBM参数的标准值: int sgbmWinSize = 3;//size of the window to be matched int numberOfDisparities = 256; //number of different disparity values in pixels int cn = inputImage1.channels(); sgbm.minDisparity = -128; //minimum possible disparity value in pixels sgbm.SADWindowSize = sgbmWinS

0 2023-05-10 编程技术问答社区 c++ opencv image-processing stereo-3d 3d-reconstruction

校准后的相机获得了3D重建的匹配点，理想测试失败

我以前曾问过"使用校准的相机获得3D重建的匹配点"，但该问题尚未清楚地描述.因此，在这里，我在每个步骤中使用一个细节案例.希望有人可以帮助弄清楚我的错误在哪里. 首先，我用坐标做了10个3D点: >> X = [0,0,0; -10,0,0; -15,0,0; -13,3,0; 0,6,0; -2,10,0; -13,10,0; 0,13,0; -4,13,0; -8,17,0] 这些要点在此图片中显示的同一平面上: 我的下一步是使用3D-2D投影代码获得2D坐标.在此步骤中，我使用了Caltech校准工具箱中的MATLAB代码，称为" Project_Points.m".另外，我使用OpenCV C ++代码来验证结果并结果相同. (我使用了cvprojectpoints2()) 对于第一个投影，参数为: >

2 2023-05-10 编程技术问答社区 matlab opencv matlab-cvst 3d-reconstruction

检索从扭曲的图像中提取的像素的原始坐标

我从A sourceImage 中提取了四个角落: src_vertices[0] = corners[upperLeft]; src_vertices[1] = corners[upperRight]; src_vertices[2] = corners[downLeft]; src_vertices[3] = corners[downRight]; 这四个角落被扭曲到 destination图像喜欢的: dst_vertices[0] = Point(0,0); dst_vertices[1] = Point(width, 0); dst_vertices[2] = Point(0, height); dst_vertices[3] = Point(width, height); Mat warpPerspectiveMatrix = getPerspectiveTransform(src_vertices, dst_vertices); cv::Size

0 2023-05-10 编程技术问答社区 image-processing opencv distortion 3d-reconstruction perspectivecamera

undistortPoints, findEssentialMat, recoverPose。它们的参数之间有什么关系？

希望对更广泛的受众群体，我在这里重新提出问题，我在 ansys.opencv.org . tl; dr :传递给undistortPoints，findEssentialMat和recoverPose的参数之间应保持什么关系?? 我在程序中具有以下代码，K和dist_coefficients是相机内在的，imgpts.匹配的特征点来自2个图像. Mat mask; // inlier mask undistortPoints(imgpts1, imgpts1, K, dist_coefficients, noArray(), K); undistortPoints(imgpts2, imgpts2, K, dist_coefficients, noArray(), K); Mat E = findEssentialMat(imgpts1, imgpts2, 1, Point2d(0,0), RANSAC, 0.999, 3, m

10 2023-05-10 编程技术问答社区 c++ opencv image-processing camera-calibration 3d-reconstruction

转换从三焦点张量计算出来的投影矩阵以估计三维点

我正在使用此遗产代码:http ://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/trifocal-tensor-icvcomputeprojectmatrices6points-icvcomputeprojectmatricesnpoints-td2423108.html i可以使用 iCvComputeProjectMatrices6points 成功计算投影矩阵.我使用了3个视图中的6组相应点.结果如下所示: projMatr1 P1 = [-0.22742541, 0.054754492, 0.30500898, -0.60233182; -0.14346679, 0.034095913, 0.33134204, -0.59825808; -4.4949986e-05, 9.9166318e-06, 7.106331e-05, -0.00014547621] projMatr2 P2 = [-0.17060626, -0.007

0 2023-05-10 编程技术问答社区 c++ opencv projection 3d-reconstruction

在没有点对应的情况下计算基本矩阵？

我想验证我对基本矩阵的理解是正确的，如果可以计算F而无需使用任何相应的点对. 基本矩阵的计算为F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml)，其中MR和ML是左右的固有相机矩阵，R是将右坐标系带到左侧的旋转矩阵，而S是偏斜的对称矩阵 S = 0 -T[3] T[2] where T is the translation vector of the right coordinate system T[3] 0 -T[1] from the left. -T[2] T[1] 0 我知道可以使用8点算法计算基本矩阵，但是我没有任何点对应关系.但是，我的两个摄像机均已校准，因此我都有所有内在和外在参数.从上面的基本矩阵的定义来看，可以单独使用这些参数计算F，对 (我遇到的问题是，根据其定义计算，基本矩阵似乎是错误的.目前，我想知道上述理解是否正确.) 解决方案如果相对于共同坐标系的每个相机的

2 2023-05-10 编程技术问答社区 opencv matrix computer-vision matlab-cvst 3d-reconstruction

带有立体三维重建的OpenCV

说我计划使用立体声方法使用OpenCV进行3D重建...而且我没有任何特殊的立体声摄像头，而只有网络摄像头. 1.)如何使用一组Web摄像头构建便宜的立体声设置? 2.)是否可以使用Web Cams拍摄两个图像，并使用OpenCV API转换为立体声? 我将使用下面链接的立体声算法 with opencV 使用这种方法，我想创建室内环境的详细映射. (我不想使用任何项目之类的项目，而没有分发源代码就无法用于商业目的) 解决方案您可以在这里找到很多资源资源/" rel =" noreferrer">教程和立体声摄像机其他解决方案首先，确保您的网络摄像头没有任何内置自动对焦技术.由于相机应具有固定焦距. 1)在规范配置中与基线距离变化的摄像机对齐.然后使用OpenCV的stereo_calib.cpp程序对其进行校准.通常，距离为20-60厘米.对于某些网络摄像机，甚至10厘米都可以为您带来更好的结果.如果RMS错误和再投影错误小于0.5，则可以

2 2023-05-10 编程技术问答社区 opencv 3d vision 3d-reconstruction

从两个经过校准的相机进行三维重建--这个管道的误差在哪里？

从已知内部校准的立体视图中有许多有关3D重建的帖子，其中一些是优秀.我已经阅读了它们的 lot ，根据我阅读的内容，我试图使用以下管道/算法来计算自己的3D场景重建.我将列出该方法，然后在底部提出特定问题. 0.校准您的相机: 这意味着检索摄像机校准矩阵k 1 和k 2 的相机1和相机2.这些是封装每个相机的3x3矩阵内部参数:焦距，主点偏移/图像中心.这些不会改变，只要您不缩放或更改记录的分辨率. 做这个离线.不要争论. 我正在使用 1.基本矩阵F: 现在，您的摄像头现在以立体声钻机设置.使用两个图像/视图之间的点对应关系确定该配置的基本矩阵(3x3). 您如何获得对应关系取决于您，并且将在场景本身上很大程度上取决于您. 我正在使用openCV的findFundamentalMat()获取F，它提供了许多选项方法(8点算法，RANSAC，LMEDS). 您可以通过将其插入基本矩阵的定义方程式来测试结果矩阵:x'Fx = 0其中x'和x是均匀坐标中的原始图像

0 2023-05-10 编程技术问答社区 opencv computer-vision camera-calibration 3d-reconstruction

OpenCV用已知的深度`Z`将2D点解压为3D点

问题语句我试图将2D点重点重点为他们的原始3D坐标，假设我知道每个点的距离.跟随使用零距离.但是，当存在扭曲时，结果是不正确的. 当前方法因此，这个想法是扭转以下内容: 进入以下内容: : 使用cv::undistortPoints 摆脱任何扭曲使用内在来逆转上面的第二个方程乘以z逆转归一化. 问题为什么我需要减去f_x和f_y才能回到归一化的相机坐标(测试时经验发现)?在下面的代码中，在步骤2中，如果我不减去 - 即使未延迟的结果也没有，这是我的错误 - 我把索引弄乱了. 如果我包括失真，结果是错误的 - 我在做什么错? 示例代码(C ++) #include #include #include #include #incl

0 2023-05-09 编程技术问答社区 python c++ opencv projection 3d-reconstruction

相应图像中的摄像机运动

我正在尝试根据相应图像的运动来计算新的相机位置. 图像符合针孔摄像机模型. 事实上，我没有有用的结果，所以我尝试描述我的程序并希望有人可以帮助我. i将相应图像的功能与SIFT匹配，将它们与OpenCV的FlannBasedMatcher匹配，并使用OpenCV的FindFundAmentalMat(方法RANSAC)计算基本矩阵. 然后，我通过摄像机固有矩阵(K)计算必需矩阵: Mat E = K.t() * F * K; i将基本矩阵分解为旋转和翻译的奇异值分解: SVD decomp = SVD(E); Matx33d W(0,-1,0, 1,0,0, 0,0,1); Matx33d Wt(0,1,0, -1,0,0, 0,0,1); R1 = decomp.u * Mat(W) * decomp.vt; R2 = decomp.u * Mat(Wt) * decom

2 2023-05-09 编程技术问答社区 opencv rotation translation motion 3d-reconstruction

从2张图像中重建3D，但没有关于相机的信息

我是这个领域的新手，我正在尝试在2D图像中的3D中建模一个简单的场景，但我没有有关摄像机的任何信息.我知道有 3个选项: 我有两个图像，我知道我从xml加载的相机模型(异议)，以实例loadXMLFromFile() => stereoRectify() => reprojectImageTo3D() reprojectImageTo3D() 我没有它们，但是我可以校准我的相机=> stereoCalibrate() => stereoRectify() => reprojectImageTo3D() reprojectImageTo3D() 我无法校准相机(这是我的情况，因为我没有拍摄2张图像的相机，然后我需要在两个图像上使用Surf，例如SIFT找到Pair Kepoints (我实际上可以使用任何BLOB检测器)，然后计算这些关键点的描述符，然后根据其描述符左图和图像匹配关键点，然后从它们中找到其基本矩阵.处理更加困难，并且会像这样. : 检测关键点(Sur

0 2023-05-09 编程技术问答社区 c++ opencv 3d-modelling stereoscopy 3d-reconstruction

Opencv中reprojectImageTo3D函数的Q矩阵

我正在使用OpenCV进行一个项目，以检测使用立体校准的盲人路径中的障碍.我已经正确计算了差异图.现在，要找到障碍物与相机的距离，我希望它的3D坐标[x，y，z]，我猜我可以通过reprojectimageto3d()找到它，但是我没有在此功能中使用的Q矩阵，因为q矩阵我从stereorectify()中获得的q null可能是因为我使用了预校准的图像.尽管我确实有相机的inrinsic和外部参数. 因此，我的问题是，如果我知道焦距，基线以及有关相机的其他所有内容，我如何手动创建Q矩阵直接在函数中使用? Q矩阵的基本格式是什么? 解决方案 Q矩阵的形式如下: 在该图像中， c x 和 c y 是左侧主要点的坐标摄像机(如果您确实与左摄像头匹配的立体声匹配)，则 c' x 是右相机中主要点的x坐标( c c x 和 c' x ，如果您指定了CV_CALIB_ZERO_DISPARITY flag的stereoRectify()>)， f 是焦距， t x 是基线长度(可能是基

2 2023-05-09 编程技术问答社区 opencv depth stereo-3d 3d-reconstruction disparity-mapping

通过点的对应关系检测/纠正照片的变形

我意识到有很多与我要的蠕虫罐有关，但是我必须从某个地方开始.基本上，我要问的是: 给出了两张场景的照片，用未知摄像机拍摄，我可以在多大程度上确定照片之间的(相对)翘曲? 以下是1904年世界博览会的两幅图像.它们是在无线电报塔上的不同级别上采用的，因此相机或多或少地垂直排列.我的目标是从这些照片和其他照片中创建该区域的模型(在搅拌机中，如果很重要).我不是在寻找全自动解决方案，例如，我对手动选择点和功能没有任何问题. 在过去的一个月中，我已经教会了自己关于投射转变和外相几何形状的能力.对于一些照片，我可以通过从点对应关系找到基本矩阵 f 来做得很好.但是下面的两个使我有问题.我怀疑有某种扭曲 - 也许只是纵横比的变化，也许不仅仅是. 我的过程如下: 我找到了两张照片之间的对应关系(下面看到的红色锯齿线). 我通过MATLAB(实际上八度)运行点对以找到Epipoles.目前，我正在使用彼得·科维西(Peter Kovesi) peter for Com

16 2023-03-24 编程技术问答社区 computer-vision linear-algebra perspectivecamera 3d-reconstruction structure-from-motion

三维重建和SfM相机的内在参数

我试图了解3D重建的基本原理，并选择与 OpenMVG . 但是，我已经看到证据表明，我询问的以下概念适用于 all/most sfm/mvs工具，而不仅仅是OpenMVG.因此，我怀疑任何计算机视觉工程师都应该能够回答这些问题，即使他们没有直接的OpenMvg经验. 我试图完全理解固有的摄像机参数，或者似乎被称为" camera instrinsics" "或" intinsic参数".根据OpenMVG的文档，摄像机的内在设备取决于用于拍摄图片的相机类型(例如，摄像机模型)，其中OpenMVG支持五个模型: 针孔:3个内在参数(焦点，主点X，主点Y) 针孔径向1:4内在参数(焦点，主点X，主点Y，一个径向失真因子) 针孔径向3:6参数(焦点，主点X，主要点Y，3径向失真因子) 针孔棕色:8个参数(焦点，主点X，主点Y，5个失真因子(3级+2切向切角)) ) 针孔W/鱼眼失真:7个参数(焦点，主要点X，主点Y，4个失真因子) 所有这些都在他们的 WIKI页面

56 2023-03-24 编程技术问答社区 computer-vision 3d-reconstruction structure-from-motion

基本的空间雕刻算法

我有以下问题，如图所示.我有四面体算法生成的点云和网格.我如何使用该算法雕刻网格?地标是点云吗? 算法的伪代码: for every 3D feature point convert it 2D projected coordinates for every 2D feature point cast a ray toward the polygons of the mesh get intersection point if zintersection

64 2023-03-24 编程技术问答社区 algorithm graphics 3d computer-vision 3d-reconstruction

利用多点图像构建3D模型(Kinect)

如果从各个角度收集了各种图像以及深度数据，我认为可以构建一个静态物体的3D模型，我认为的是有一条圆形的传送带，放置了一个kinect和传送带皮带虽然要在3D空间中重建的真实物体位于中间.此后，输送带以圆圈围绕图像旋转，并捕获了许多图像(也许每秒10张图像)，这将使Kinect从每个角度(包括深度数据)中捕获图像，从理论上讲这是可能的.该模型还必须通过纹理重新创建. 我想知道的是是否已经有任何类似的项目/软件，并且将不胜感激这是否可以在6个月内进行我该如何继续这样做?例如，您可以指出我的任何类似算法以及这样的谢谢， Milindad 解决方案绝对有可能，并且有很多3D扫描仪，或多或少具有立体镜的原理. 您可能知道这一点，但只是为了上下文:这个想法是从同一点获得两个图像，并使用三角剖分计算场景中点的3D坐标.尽管这很容易，但最大的问题是找到2个图像中的点之间的对应关系，这是您需要一个好的软件来提取和识别类似点的地方. 有一个开源项目，称为 3D重建*算

4 2023-03-24 编程技术问答社区 algorithm image-processing computer-vision kinect 3d-reconstruction

你能推荐一个基本矩阵计算的参考数据来源吗？

特别是，我理想地想要具有点对应关系的图像以及f和左和右骨的"金标准"计算值.我也可以使用必需的矩阵以及内在和外在的相机属性. 我知道我可以从两个投影矩阵中构建F，然后从3D实际点生成左右投影点坐标，并应用高斯噪声，但我真的很想与别人的参考数据一起工作，因为我正在尝试测试我的代码的功效并编写更多代码以测试第一批(可能是坏)代码似乎并不聪明. 感谢您的任何帮助问候 dave 解决方案您应该使用地面真相数据集进行多视图重建.我建议使用也许，结果不是由Hartley和Zisserman中提出的"黄金标准算法"计算的，但是您可以使用它来计算您在两个视图之间需要的基本矩阵. . 要计算两个投影矩阵P1和P2的基本矩阵F请参阅代码 andrew zisserman 提供.

6 2023-03-22 编程技术问答社区 matrix reference corpus 3d-reconstruction projective-geometry

在立体重建中获得最大精度的棋盘式（校准）的规格

我必须重建一个对象，该对象将放置在距离立体声设置的基线约1米至1.5米的地方.两个相机捕获的图像均具有高分辨率(10 MP) 在所有三个坐标轴中，我必须检测到其位置的精度为+/- 0.5mm. (如果您需要更多详细信息，请告诉我) 为此，我的棋盘格(用于校准)的最佳规格应该是什么? 我只知道它应该是一个不对称的板.它应与预期放置对象的范围相同的距离范围.另外，应该以所有可能的角度定向(确保两个相机都可以看到所有角) 怎么样: 正方形数量水平和垂直? (另外，在哪一侧应该更多/偶数?) 棋盘上每个正方形的维度? 基线距离对此有何影响? 棋盘的这些参数是否会影响我的准确性?我还需要考虑其他参数以进行校准? 我正在使用MATLAB立体声校准器应用程序. 解决方案我会尽力回答: 正方形数量.好吧，您可以猜到的是，越多的正方形(实际上使用了正方形之间的角度！)结果越好，因为您有一个越好的方程式系统可以解决.此外，它与Chequb

0 2023-03-21 编程技术问答社区 matlab camera-calibration matlab-cvst stereo-3d 3d-reconstruction

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