滑了丝的螺丝钉

使用meshlab软件的测量工具时，尺寸的单位如何确定

方法：1.从3DMAX软件中绘制导出.obj格式的模型2.用MeshLab软件将.obj格式转换成.ply3.用matlab软件程序将.ply格式转出.txt三坐标点输出如果想生成镂空形式的点云需要在3dmax中使用晶格来生成模型。首先找到晶格命令：修改参数生成镂空模型转成.ply格式格式后用matlab程序输出.txt文本格式坐标。镂空球体如下图：![去](https://img-blog.csdnimg.cn/20210313143852867.png.txt格式点云：

双目相机的读取和拆分欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入这款型号的双目读出来的是左右拼接在一起的帧，需要另外分割一下使其分离。分辨率有三种格式：640240（分离后左右每帧3

由两张视差图生成深度图，SGBM方法输入的是未矫正的图片，BM输入的是校正后的图片在这里插入代码片#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;Mat left_img= imread("E:\\picture\\stereo_ca

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat img = imread("E:\\intern\\depth\\disp0.png", 0); ims..

因为只有一个视角的深度图，所以生成的点云图很粗糙只有个轮廓，顶多算是稀疏原始点云。还需要后期点云滤波、多点云拼接。至于为什么会有对称的两个轮廓，我觉得可能生成了左右两个视角的点云图，还有我的相机参数不完全匹配，导致两个分离了没有融合，有时间再研究研究。/******************************//* 立体匹配和测距 *//******************************/#include <pcl/visualization...

有人容易把视差图跟深度图搞混，一切还是要从这个公式说起：Z=f*B/dZ是深度，B是双目相机的光心间距（基线长度），f是相机焦距，d就是视差（左右相机对应特征像素坐标差值）。而我们说的视差图就是灰度图的灰度值为d的时候，想转化为Z就变成了深度图，所以这是个并不复杂的问题。代码里fx是内参的值，x方向的焦距，baseline是基线长。这里要注意深度图的类型，CV_8UC1不同类型结果会有问题，ushort也是一个问题，总感觉换成其他类型会更好点，不过要是变成了uchar就变成第二张图的效果了，坑也挺多

之前看了很多的示意图，但是感觉讲解和推导都不清楚，所以自己画了一个原理图，看不懂的话可以留言根据上面的原理图可知，Z（深度）只和三个参数有关，即：B(两个相机中心间距), f(相机的焦距) , d(左右对应点的视差)B和f对于固定相机来说是个定制，因此得到视差图后就知道每个点的d值，继而得出每个点的Z深度值。...

一、双目三维重建（binocular stereo）：输入左右两张图片二、SFM（Structure from Motion）运动推断结构：一系列不同视角图片三、MVS（Multi View Stereo）多视图立体：一系列不同视角图片一、双目相机重建步骤：1、双目相机矫正（获得相机内参和外参）2、图像立体矫正（左右两个图片对齐到同一平面）3、立体匹配（对齐后的图片利用极线约束匹配特征点）4、生成视差图（左右相机对应特征点坐标的差值）5、深度图生成点云图（点云质量的好坏与视差图的质量密切相关