OpenCV学习笔记（19）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（四）三维重建与OpenGL显示

最新推荐文章于 2023-09-16 20:20:34 发布

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#matlab #float #qq #存储 #im #编程

该篇博客主要探讨了使用OpenCV进行三维重建，并通过OpenGL进行显示的过程。博主详细解析了`reProjectImageTo3D`函数的计算原理，指出OpenCV的实现方式可能出于效率考虑。同时，文章还讨论了Y坐标正负颠倒的问题，以及如何利用OpenGL生成的图像转换为IplImage格式在OpenCV中显示和保存。

五、三维重建与 OpenGL 显示

在获取到视差数据后，利用 OpenCV 的 reProjectImageTo3D 函数结合 Bouquet 校正方法得到的 Q 矩阵就可以得到环境的三维坐标数据，然后利用 OpenGL 来实现三维重构。 OpenCV 与 OpenGL 的编程范例，我在学习笔记（ 15 ）中有详细的讨论，这里就不重复了，下面补充一些细节问题：

1． reProjectImageTo3D 是怎样计算出三维坐标数据的？

图 22

相信看过 OpenCV 第 12 章的朋友对上图中的 Q 矩阵不会陌生，根据以上变换公式，按理说 OpenCV 应该也是通过矩阵运算的方式来计算出三维坐标数据的，但实际上仔细查看源代码，会发现 cvReprojectImageTo3D 用了比较奇怪的方法来实现，主要代码如下：

02737 for( y = 0; y < rows; y++ ) 02738 { 02739 const float* sptr = (const float*)(src->data.ptr + src->step*y); // 视差矩阵指针 02740 float* dptr0 = (float*

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