3D激光扫描三维重建——5.(matlab)系统框架

本文介绍了一种使用Matlab进行3D激光扫描和三维重建的方法。通过初始化视频输入,调整曝光补偿来稳定帧率,与Arduino通信控制舵机旋转,以及三角测距算法计算物体距离。提取光条像素中心,采用灰度图和二值图像处理,最后进行距离计算和坐标转换,完成三维重建的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  • 初始化视频输入

    • 创建视频输入(videoinput())
    • 设置视频录制的帧数
      • (1)需要一度一帧的频率,180度需要180帧
      • (2)系统刚开始初始化时,扫描平台由静止开始运动会有抖动,并且视频录制开始时间与舵机旋转时间会存在一定偏差,因此丢弃视频的前几帧,所以在有效的180帧之前多录5帧,大概167ms(1s/30度30帧)
    • 设置手动曝光调整视频输入的帧率
      • 首先曝光度是相机感光元件被照射的程度,对于自动曝光模式,相机的感光组件要收集到一定阈值程度的光线才可拍出一帧图像。由于本系统的实验环境光线较弱,导致帧率降低和不稳定,所以要通过手动调整曝光补偿量(设置为-6),以达到系统每秒30帧的要求
    • 初始化并打开与arduino通信的串口
    • 录制视频
      • (1)matlab向串口发送一个“1”,arduino收到该数据后,开始控制舵机旋转
      • (2)设置视频录制时间 = 总帧数 * 帧率
      • (3)录制结束后,根据首尾帧的时间戳,计算实际录制帧率,即拍摄一帧需要的时间,然后计算帧率误差百分比(帧率误差值/相机帧率)
  • 初始化三角测距参数

    • 基线长度:22.54cm
    • 激光器与旋转中心的距离:10.5cm
    • 激光器与基线的夹角弧度制:1.461度
    • 激光器与
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