Python的opencv库进行三维重建

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分类专栏：人工智能 python编程示例系列文章标签： opencv python 数码相机

于 2023-03-19 10:48:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangzhechun/article/details/129582913

python编程示例系列同时被 2 个专栏收录

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本文介绍了使用Python的OpenCV库进行三维重建的过程，包括相机标定、立体匹配和三维点云重建。通过相机标定获取内参矩阵和畸变系数，结合StereoBM进行立体匹配，再利用reprojectImageTo3D进行三维重建。相机内参和畸变系数的确定对于准确重建至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在Python的OpenCV库中，可以使用相机标定和立体匹配算法来进行三维重建。以下是一个简单的示例代码，用于对一对立体图像进行三维重建：

import cv2

# 读取左右两幅立体图像 
img_left = cv2.imread("left.jpg", 0) 
img_right = cv2.imread("right.jpg", 0

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使用Python的OpenCV库进行三维重建点云

AuSwift的博客

09-19

1441

通过这些步骤，我们可以使用Python的OpenCV库进行三维重建，并生成对应的点云。当然，这只是一个简单的示例，实际的三维重建可能涉及更多的图像处理和计算步骤。在计算机视觉领域，三维重建是一项重要的任务，它可以将多个二维图像或视频序列转换为三维场景模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python的OpenCV库进行三维重建，并生成相应的点云。以上是使用Python的OpenCV库进行三维重建点云的简要介绍和示例代码。最后，我们可以将计算得到的三维点云可视化。安装完成后，我们可以开始编写代码。

第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建

jackchuanqi的博客

02-03

1826

OpenCV提供了一些功能和算法用于三维重建，包括立体匹配和稠密重建。下面是对这些功能的介绍：立体匹配（Stereo Matching）：立体匹配是一种通过比较左右两个视图之间的像素来计算深度信息的技术。OpenCV提供了多种立体匹配算法，如基于区域的SGBM（Semi-Global Block Matching）、BM（Block Matching）算法，以及基于能量最小化的GC（Graph Cut）算法。这些算法可以用于计算左右图像之间的视差图，从而推断出场景中物体的深度信息。

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python opencv 三维重建_OpenCV Using Python——基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 (光流、场景流)...

weixin_39609620的博客

11-20

673

https://blog.youkuaiyun.com/shadow_guo/article/details/44312691基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建1. 单目视觉三维重建问题在前面的文章中，笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点，然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵，对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵，根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特...

OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析

最新发布

weixin_41544125的博客

06-23

743

solvePnP。

python opencv 三维重建_三维重建专题 - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision...

weixin_39702480的博客

11-23

319

Wikipedia，自由的百科全书 三维重建首先要计算出视场中物体的点云图像，cloud piont image，点云图像中最关键的则是深度图像depth imgae。最近一直在学习使用Census Transform计算深度图。论文主要参考的是Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence，这篇论文讲解...

基于Python的三维重建开源代码

07-20

基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功能！

python CT切片图像三维重建（数据和代码）.zip

12-25

本教程将深入探讨如何利用Python进行CT切片图像的三维重建，并提供相关数据集和代码，帮助你理解和实践这一技术。 CT扫描产生的图像通常是一系列的二维切片，每个切片代表了体内某一特定深度的断面。为了更好地理解...

python opencv 三维重建_SFM三维重建（Python+OpenCV）

weixin_39907316的博客

11-23

1441

一、基础矩阵原理类似于单应性矩阵，当存在噪声和不正确的匹配时，我们需要估计基础矩阵。与单应性矩阵估计相比，基础矩阵增加了默认的最大迭代次数，改变了匹配的阈值，使其匹配更加精准。基础矩阵描述了空间中的点在两个像平面中的坐标对应关系，不仅包含了本质矩阵E的两个摄像机相关的旋转平移信息，还包含了两个摄像机的内参。可用于简化匹配，去除错配特征。具体公式的推导，参考博客：https://blog.csdn...

python opencv 三维重建_三维重建 3D Reconstruction

weixin_39847728的博客

11-23

1779

建设中，记录日常学习到的碎片，最后整理什么是三维重建？这里指的三维重建是基于对环境或者物体的一系列不同角度的照片，通过一系列的处理，获得环境或物体的三维模型。三维模型的表示方式点云（Point Clouds）、网格（Meshes）、体素（Voxels）、Patch Clouds、Layered Models、Depth maps等。主要方法比较常见的流程是：提取图像特征（如SIFT、SURF等）-...

用Python实现单目三维重建

JieLun_C的博客

09-24

741

相机标定是指确定相机的内部参数（例如焦距、主点位置）和外部参数（例如相机的位置和姿态）。首先进行相机标定，然后提取特征点，进行特征匹配，最后利用三角测量进行三维重建。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的单目三维重建可能涉及到更多的步骤和优化技术。在本文中，我将介绍一种基于Python的单目三维重建方法，并提供相应的源代码。接下来，我们需要对提取的特征点进行匹配，找到在不同图像之间的对应关系。三角测量是通过已知的相机参数、特征点的对应关系和图像中的尺度信息来恢复场景的三维结构。

python opencv 三维重建_OpenCV Using Python——单目视觉三维重建

weixin_39890431的博客

11-20

555

（1）标定摄像机获得摄像机矩阵K（内参数矩阵）内参数矩阵表示从归一化图像平面到物理成像平面的转换关系。用OpenCV中的库函数标定摄像机会出现很多问题，主要包括：1）摄像头分辨率：尝试过使用手机摄像头，现在的手机拍摄的图片分辨率过高以至于找不到标定板的位置，因为有可能是检测角点的窗口范围设置有限，所以，分辨率过高的图像中的角点在窗口中水平方向和垂直方向的灰度梯度变化不明显，角点部分由过多的像素过...

OpenCV实现多目三维重建

04-24

使用OpenCV实现了多图像的三维重建。使用VS2015开发，程序运行后会读取images目录下的图片进行重建。重建完成后，可以运行Viewer下的SfMViewer.exe查看重建结果。详见博客 http://blog.youkuaiyun.com/aichipmunk/article/

python图像处理三维重建所有代码

05-27

计算三维重建的方法称为SfM（Structure from Motion）.\ 假设计算机已经标定，计算重建的部分可以分为下面四个步骤：\ （1）、检测特征点，然后在两幅图间进行特征点匹配。\ （2）、有匹配算出基础矩阵。\ （3）、由基础矩阵计算照相机矩阵。\ （4）、三角剖分这些三维点。

用OpenCV实现的三维重建的程序

03-10

一个不错的用Opencv实现三维重建的例子．

一种基于OpenCV的三维重建实现方案

08-01

一种基于OpenCV的三维重建实现方案，比较系统的介绍了基于OpenCV的一种三维重建方案，个人十分喜欢。

基于opencv的三维重建程序

04-09

这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊

机器学习实践系列之12 - OpenCV之三维重建

跟随技术的脚步-linolzhang的专栏

02-17

6252

又一次提到了 三维重建，许是三维重建的应用面太广，从 PrimSense 到 Kinnect 再到RealSense，还有一堆国内的山寨机不表。从 Kinnect Fusion 到 Project Tango，伟大的项目见证着一个说法：世界总归是三维的。那就用 3D 来感知世界吧！一. 摄像机的深度？如何从摄像机来获取深度

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