二维测量基本流程

二维测量----->两个方向的度量(卷积运算 锐化图像) 找边缘--->XLD边缘(extend line description 可扩展的线性描述) 本质是由点构成

第一步:采集图像

第二步:预处理(ROI--->定位 拉开对比度 几何变换 去噪)一阶导数(边缘清晰但边缘细节不高) // 二阶导数(细节高频点可以找到但边缘不清晰)

一阶导数:sobel---robert---canny(高斯平滑滤波--->sobel求梯度--->非极大值抑制--->高低阈值控制)---prewitt

二阶导数拉普拉斯:aplace

第三步:边缘亚像素提取

edges_sub_pix(输入图像,输出的亚像素XLD轮廓,算法,平滑系数,高低阈值)轮廓亚像素提取 Threshold_sub_pix()

union_cocircular_contours_xld(输入的亚像素XLD轮廓,联合之后的轮廓,最大角度差,最大重叠,切线角度,MaxTaryleAngle,最大半径差,最大圆心距,true/false,1)共圆联合

select_shape_xld(输入轮廓,输出轮廓,特征名称,)xld轮廓筛选

第四步:分割/联合/筛选

第五步:拟合(直线/圆/椭圆/矩形)--->最小二乘法

fit_circle_contour_xld(轮廓,算法,-1所有点,封闭圆的值,忽略点数,,剪切因子--->值越小去掉的离散点越多,拟合圆的行坐标,拟合圆的列坐标,拟合圆的半径,拟合圆的起始角度,拟合圆的终止角度)拟合圆

gen_circle_contour_xld(输出圆形轮廓,圆心行坐标,圆心列坐标,半径,起始角度,结束角度,顺/逆时针,)生成圆形轮廓

*length_xld(输入轮廓,周长值)求XLD的周长

*contour_point_num_xld(输入轮廓,点数值)求XLD的点数

contour_to_world_plane_xld()转世界轮廓

第六步:标定

第七步:测算实际

### 三维重建基本流程 #### 数据获取 数据获取是三维重建的第一步,通常通过不同类型的传感器来完成。对于基于图像的三维重建,可以采用单目相机、双目立体视觉系统或多视角摄像设备采集二维图像序列;而对于基于深度信息的方法,则依赖于深度传感器(如Kinect或LiDAR),这些传感器可以直接提供场景中物体表面的距离信息[^2]。 #### 特征提取与匹配 在获得足够的输入数据之后,下一步是对每张图片执行特征检测和描述子计算操作,目的是识别并量化图像内的显著位置作为后续处理的基础单元。接着,在不同的视图间寻找对应关系——即找到同一物理空间点投影至各幅影像上的具体表现形式,这一过程被称为特征匹配。当涉及到大规模数据集时,可能还会应用跟踪技术以保持轨迹一致性,从而形成一系列连贯的空间线索[^3]。 #### 初始结构估算 一旦建立了可靠的多视角关联网络,就可以利用几何约束条件来进行初步的姿态估计以及稀疏点云生成工作。例如,在仅有两个视角的情况下,可以通过三角测量法求解共同可见区域内的有限几个点的位置参数;而随着更多观察角度加入进来,整体模型会逐渐变得更加精确和完善。此阶段可能会先从少量易于确定的关键部位着手,像头部、四肢关节等明显标志物,逐步扩展到整个身体轮廓[^1]。 #### 多视图优化整合 为了提高重建精度和平滑度,往往还需要经历一轮全局调整程序。该环节旨在综合考虑所有可用的信息源,包括但不限于之前提到的各种局部最优解及其相互间的相对位姿变换矩阵(RT),借助诸如Bundle Adjustment之类的高级算法最小化累积误差影响范围的同时最大化拟合质量指标得分。此外,针对可能出现的数据缺失情况,还可以引入额外辅助手段填补空白之处,比如纹理映射或者统计形状模型预测填充策略等等。 #### 后处理及可视化呈现 最后一步则是对所得成果实施必要的修饰润色措施,确保最终产物既具备良好的视觉效果又不失科学严谨性。这不仅限于简单的色彩渲染层面,更涵盖了拓扑修复、噪声抑制等方面的努力。经过这样一番精心打磨后的三维人体模型便能够满足各种应用场景下的实际需求了。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import least_squares def bundle_adjustment(points_3d, points_2d, camera_params): """ Perform Bundle Adjustment to refine the structure and motion. :param points_3d: Initial estimates of 3D point positions. :param points_2d: Corresponding observed image projections. :param camera_params: Camera intrinsic parameters and extrinsics. :return: Optimized set of 3D points and camera poses. """ optimized_result = least_squares(fun=projection_error, x0=np.hstack((points_3d.ravel(), camera_params)), method='trf', jac='3-point') return optimized_result.x.reshape(-1, 4) def projection_error(params_vector): """Calculate reprojection errors.""" pass # Implementation depends on specific problem setup ```
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