Kinect V1结构光激光散斑原理及样式

最新推荐文章于 2025-06-10 11:36:41 发布
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#kinect V1 #编码结构光 #coding pattern #激光散斑 #VR

本文深入探讨了Kinect V1的编码结构光技术，它利用具有高度伪随机性的激光散斑来标记三维空间，通过观察物体表面的散斑图案来确定深度信息。文章详细介绍了光学设备的组件、散斑图案的尺寸、特性以及功率分布，展示了在不同距离下产生的散斑图案。


  对 intel realsense F200 和 Kinect V1的coding pattern原理进行调研，知二者都使用light 

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双目散斑结构光精度总结（基于halcon）
大胡子大叔的专栏
06-06 2474
两个相机的距离越大，精度越高；匹配窗口越合适（算法），窗口大可以解决掉鳞片问题，但是会损失边缘，设置过大，会出现边缘呈现大尺寸的锯齿状……
进阶版：单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）——加速/实时计算、精度/标定、双光融合、结构变形矫正、深度图后处理等（三）
beicheng3849的博客
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系列一：单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）：综述、原理、计算过程（一）_单目结构光三维重建 c++-优快云博客系列二：单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）：示例源码（二）-优快云博客优快云2024424239331先上个嵌入式运行效果，不同精度计算方案，帧率约10~60fps可调，提供芯片级解决方案一条龙服务：本章节简单讲述散斑结构光在应用中的几个实际问题：系列二中的代码使用CPU，单张图耗时以分钟记。优化有两个方向：1、算法优
单相机（单目）散斑结构光-三维重建（3D-reconstruction）：综述、原理、计算过程（一）
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04-10 5296
整理一下最近的工作，记录关于单目散斑结构光的技术实现，本文先对当前3D技术格局进行综述，比较TOF、双目等技术优劣，其次阐述散斑结构光原理，下一章节开源基于opencv的C++原理性代码。
【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【C++篇】
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qq_40526309的博客
06-10 734
本文介绍了一种双相机结构光三维成像系统的实现方法。系统采用两台同步工业相机和结构光投影仪，通过四步相移法获取相位信息，实现三维重建。主要内容包括：1)系统硬件配置与软件流程设计；2)核心算法实现，包含双相机同步采集、相位计算、三维重建及点云融合；3)详细代码示例，展示了从图像采集到点云生成的全过程。该系统通过双相机数据交叉融合，提高了三维重建精度和可靠性，适用于高精度三维测量应用。
【深度相机系列四】深度相机原理揭秘--结构光（iPhone X 齐刘海原理）
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12-04 3万+
本文已经首发在个人微信公共号：计算机视觉life（微信号CV_life），欢迎关注！ 导读 结构光法：为解决双目匹配问题而生 深度图效果：结构光vs.双目 投射图案的编码方式     直接编码     时分复用编码     空分复用编码 Kinect1原理 iPhone X原深感相机是缩小版的更强大的Kinect1
激光散斑原理总结
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程序人生
05-29 3万+
激光散斑：激光在散射体表面的漫反射或通过一个透明散射体（如毛玻璃）时，在散射表面或附近的光场中可以观察到一种无规分布的亮暗斑点，这种斑点称为激光散斑（Laser Speckles）。 激光散斑是由无规散射体被相干光照射产生的，因此是一种随机过程。要研究它必须使用概率统计的方法。通过统计方法的研究，可以认识到散斑的强度分布、对比度和散斑运动规律等特点。最重要的特点就是，这种散斑具有高度的随机性，而
Kinect v1驱动
02-22
在本文中，我们将深入探讨Kinect v1驱动的工作原理、安装过程以及如何利用其进行开发。 Kinect v1，全称为Microsoft Kinect for Xbox 360的第一代版本，是一款集成了深度相机、RGB摄像头、红外发射器和阵列麦克风的...
一文读懂深度结构光和双目原理
03-02
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09-03
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深度相机精度对比：Kinect V1 vs V2, 结构光 vs ToF
文中提到了三种主要类型的深度相机技术：主动投射结构光、双目视觉和光飞行时间法（ToF）。并列举了各技术的代表性公司，如奥比中光、苹果、微软、英特尔等。文章指出，Kinect V2的精度在2mm到4mm之间，而Kinect V1...
激光散斑图像分析
07-21
对用高速相机CCD采集到的激光散斑图像对比度进行分析，对散斑图像进行评价
服从复高斯联合分布的随机散射介质传递矩阵，可用来生成散斑图
02-08
服从复高斯联合分布的随机散射介质，可用来配合傅里叶光学模拟散斑 由于多重散射效应导致强散射介质并不是简单的相位扰乱，需要建立全连接的矩阵 仿真模型来自西安电子科技大学邵晓鹏课题组文章 未解决问题，不能有效模拟光学记忆效应
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采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。
双目散斑结构光
正在挣扎中的人
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05-11 1588
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工作笔记
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