高速结构光重建算法的实现及性能优化

高速结构光重建算法的实现及性能优化

在计算机视觉和三维重建领域，结构光技术被广泛应用于获取三维物体表面的形状和纹理信息。而其中一项关键任务是实现高速的结构光重建算法，使得重建速率能够达到每秒帧数（fps）级别。本文将介绍如何使用编程方法来实现高速结构光重建，并对算法进行性能优化。

首先，我们需要明确结构光重建的基本原理。结构光重建通过将光斑投影到待重建物体上，并利用相机捕捉到的光斑图像来推断物体表面的形状信息。常见的结构光投影方式包括条纹投影和格雷码投影，本文将以条纹投影为例进行讲解。

1. 捕获图像
   首先，我们需要使用相机捕获到条纹投影在物体上形成的图像序列。可以使用常见的相机接口库（例如OpenCV）来进行相机控制和图像采集。以下是使用Python编写的简单示例代码：

import cv2

# 打开相机
capture = cv2.VideoCapture(0)

# 设置相机参数
capture