RGB图像中非刚性物体的形状重建及编程实现

在计算机视觉领域，图像重建是一个重要的任务，其中一个具有挑战性的问题是对于RGB图像中的非刚性物体进行形状重建。非刚性物体是指在不同视角下形状可能发生变化的物体，例如布料、人体等。本文将介绍一种基于编程实现的方法，用于从RGB图像中重建非刚性物体的形状。

1. 数据预处理
   首先，我们需要对输入的RGB图像进行预处理。我们可以使用常见的图像处理库，如OpenCV，来加载并处理图像。预处理步骤包括图像的缩放、灰度化和边缘检测。缩放操作可以将图像调整为适当的尺寸，以便后续处理。灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理的计算复杂度。边缘检测可以帮助我们捕捉非刚性物体的形状信息。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用OpenCV库对图像进行预处理：

import cv2

def preprocess_image(image_path):
    # 加载图像
    image = cv2