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文章目录3D数据获取方式双目匹配成像方式结构光与光编码成像方式点结构光与线结构光光编码成像原理（面结构光）TOF 3D成像方式3D数据获取方式获取3D数据的方式主要分为333大类：双目匹配成像方式；结构光与光编码成像方式；TOF 3D成像方式；如下图所示：双目匹配成像方式原理：左右两个相机拍摄同一区域获取两幅图片，对图片中相同位置的像素进行匹配，由该像素在不同相机里的差值可以计算出该像素对应的物理位置与相机基线的距离。难点： 左右两幅图像的匹配比较困难；如果目标没有纹理信息

文章目录3D点云常见的数据结构有哪些？点云转化成体像素点云如何转化为八叉树格式点云如何转化为KD树结构3D点云常见的数据结构有哪些？常见的数据结构有：深度图、点云、体像素、三角剖分、八叉树和KD树。为什么要进行数据格式的转换？主要是为了方便计算。点云转化成体像素步骤：用一个大立方体罩住点云；把大立方体切分成小立方体；如果小立方体中存在点云，该立方体置 111；否则，置 000；程序通过三维数组存储数据；特点存储量大；可以进行逻辑运算；点云如何转化为八叉树格式

文章目录畸变与矫正去畸变和矫正数据深度图如何转化为点云图畸变与矫正我们用成像设备采集到的图像设备往往是存在畸变的，造成畸变的原因多种多样，一般有以下因素：1. 镜头失真造成的数据畸变；2. 测距失真造成的测距不准；3. 深度图到点云图的转换计算；去畸变和矫正数据镜头畸变矫正：利用上述公式可以校准鱼眼失真和枕形失真。深度图如何转化为点云图转换关系： 如上图所示：已知(x,y)(x, y)(x,y) 是相机传感器平面上的点；(X,Y,Z)(X,Y,Z)(X,Y,Z)是和(x,y

Loading [MathJax]/extensions/MathZoom.jsLoading [MathJax]/extensions/MathZoom.js[TOC]# 3D数据是什么？3D 数据是什么： 以深度图和点云表示的数据称之为 3D 数据。3D视觉的发展历程3D 的历史进程：2D计算机视觉 – 从 20 世纪 50 年代至今，几十年的发展历史；20世纪60年代 – 美国MIT的 Roberts 从 2D 图像提取 3D 多面体，开启了 3D计算机视觉的研究；