参数），其实这些都是三维空间点投影到二维像元点这一变换(专业术语是射影变换)或其逆变换--由二维像元恢复三维点中的重要 ...

关键词：基于图像的三维重建 单目视觉 极简原理 总体框架 作者：李二 日期：14/04/2020 - 16/04/2020 本系列博客从这里开始，进入第二部分，也就是三维重建。 我觉得不能一下就陷入到具体的步骤或者流程中去，讲东西最好先给大家一个总的轮廓以及其核心原理，这样由浅入深 ...

关键词：影像畸变 径向畸变 切向畸变 畸变模型 作者：李二 日期：28/03/2020 - 01/04/2020 "本系列均是写给计算机视觉和摄影测量的初学者和非主流从业人员，比如一些遥感研究生们。" 小孔成像模型的数学形式是完美的，然而真实的相机成像过程并非严格遵从小孔成像 ...

来自多个图像的3D重建是从一组图像创建三维模型。这是从3D场景获取2D图像的相反过程。 图像的本质是从3D场景到2D平面的投影，在此过程中深度丢失。对应于特定图像点的3D点被约束在视线上。从单个图像中，不可能确定该线上的哪个点对应于图像点。如果有两个图像可用，则可以找到3D点的位置作为两个投影 ...

v当我们构建成功了viz，就可以使用3维效果给我们提供的便利，进一步进行一些3维的操作。 在这个动画中，注意图片后面的那个黑线，对应的是相机的位置 ...

通过前面的相机标定，我们能够获得一些参数模型。但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思？怎样才能够判断是否正确？误差都会来自哪里？这里就必须要通过具体实验来加深认识。采集带相机参数的图片具有一定难度，幸好我之前有着不错的积累—这里一共有两款数据集，一款来自《OpenCV计算机视觉编程 ...

作者：书涵 点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 对于新手来说，使用格雷码做单目结构光三维重建是一个入门级的训练。但是在复现时往往会遇到一个问题，明明解码都很不错了，重建后的点云精度却很低，甚至重建出来的平面点云出现断层现象。这是由于格雷码是一种离散型编码，编码 ...

相机模型和变形 这一节里的函数都使用摄像机模型，这就是说，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下： 或者 　　这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy ...