三维重建(3)之双目立体相机之 任意一组坐标点的极线校正

1.立体相机三位重建一般步骤:

基于图像的三维点云重建:

相机标定->立体(极线)校正->特征匹配->获取匹配点对->生成点云->点云拟合

基于深度相机(RGB-D)的三维重建:

相机标定->RGB与深度图标定->目标分割->点云重建

在这里插入图片描述

2.立体校正

作为三维重建过程中不可或缺的一步,目前Opencv仅支持实现图像的立体校正,而多数在目标检测情况下需要实现点到点的映射关系,所以尝试借助Opencv的remap实现了任意一组点的极线校正

Opencv极线校正过程:

相机标定(内外参)->畸变校正->通过相机参数获取x、y方向的映射矩阵->极线校正

效果图如下:在这里插入图片描述

3.任意一组点的极限校正算法实现:</

### 双目立体视觉项目实现方案 双目立体视觉是一种模仿人类双眼感知深度的方式,通过两个摄像头从不同的视角捕捉图像并计算视差来估计物体的三维位置。以下是双目立体视觉的核心实现方案及其涉及的主要算法和技术。 #### 1. **图像获取** 双目视觉系统的图像获取可以通过两种主要方式完成: - 平行式光轴系统:两台摄像机的光轴保持平行,这种配置可以显著简化立体匹配过程[^1]。 - 汇聚式光轴系统:两台摄像机的光轴呈一定夹角,虽然增加了复杂度,但能够覆盖更大的视野范围。 #### 2. **相机标定** 为了精确计算深度信息,需要对标定参数进行估算。这一步骤通常使用MATLAB或OpenCV中的标定工具包完成。具体来说: - 获取内参(如焦距、光学中心坐标以及镜头畸变系数)。 - 计算外参(即旋转矩阵 \( R \) 和平移向量 \( t \),用于描述两台摄像机之间的相对姿态关系)。 ```matlab % MATLAB 中的相机标定示例代码 calibrationImages = imageDatastore(&#39;path_to_images&#39;); checkerboardSize = [9,6]; % 标定板格子数 squareSize = 0.025; % 单位长度 () [stereoParams, imagesUsed] = estimateStereoCameraParameters(calibrationImages.Files,... checkerboardSize, squareSize); save(&#39;stereo_params.mat&#39;, &#39;stereoParams&#39;); % 保存标定结果 ``` #### 3. **图像校正** 由于实际拍摄过程中可能存在镜头畸变等问题,因此需对原始图像进行校正以满足极线约束条件。经过此操作后,左、右图像上的对应点会严格位于同一条水平线上,从而减少后续匹配工作的难度[^1]。 ```cpp // OpenCV立体校正示例代码 cv::Mat R1, R2, P1, P2, Q; cv::stereoRectify(cameraMatrixLeft, distCoeffsLeft, cameraMatrixRight, distCoeffsRight, imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q); cv::initUndistortRectifyMap(cameraMatrixLeft, distCoeffsLeft, R1, P1, imageSize, CV_16SC2, map1x, map1y); cv::initUndistortRectifyMap(cameraMatrixRight, distCoeffsRight, R2, P2, imageSize, CV_16SC2, map2x, map2y); ``` #### 4. **立体匹配** 这是整个双目视觉系统中最关键的部分之一,目的是找到每一对左右图像之间对应的像素点,并据此构建视差图。常见的几种方法如下: - **局部匹配**:例如 BM(Block Matching)算法,它依据固定大小窗口内的灰度差异来进行快速配准,适合实时应用场合;然而,在缺乏明显纹理特征的地方容易失败。 - **全局优化**:比如 SGM(Semi-Global Matching),该技术采用动态规划策略寻找最优路径集合,进而提高整体准确性,尽管如此也伴随着较高的运算成本。 - **深度学习驱动的方法**:近年来兴起的一类新型手段——借助卷积神经网络(CNN)或者变换器模型(Transformer),可以从训练集中习得更鲁棒的表示能力,尤其擅长应对低对比度环境下的挑战[^1]。 ```python import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # 使用 Semi-global Block Matching 创建 disparity 对象 stereo = cv.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16*10, blockSize=15) disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32)/16. plt.imshow(disparity,&#39;gray&#39;) plt.show() ``` #### 5. **深度计算与三维重建** 一旦获得可靠的视差地图之后,就可以运用简单的几何公式推导出各个像素的实际距离值。假设已知基线长度\( B \), 左侧相机焦距f,则任意一点P的空间坐标可由下述表达式给出: \[ Z=\frac{B f}{d} \] 其中 d 表示相应位置处测得的视差数值。最后再将这些离散的数据点组合起来形成完整的表面网格结构即可得到最终成果[^1]。 --- ###
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