通過前面的相機標定，我們能夠獲得一些參數模型。但是這些相機的參數矩陣到底是什么意思？怎樣才能夠判斷是否正確？誤差都會來自哪里？這里就必須要通過具體實驗來加深認識。采集帶相機參數的圖片具有一定難度，幸好我之前有着不錯的積累—這里一共有兩款數據集，一款來自《OpenCV計算機視覺編程 ...

來自多個圖像的3D重建是從一組圖像創建三維模型。這是從3D場景獲取2D圖像的相反過程。 圖像的本質是從3D場景到2D平面的投影，在此過程中深度丟失。對應於特定圖像點的3D點被約束在視線上。從單個圖像中，不可能確定該線上的哪個點對應於圖像點。如果有兩個圖像可用，則可以找到3D點的位置作為兩個投影 ...

相機模型和變形 這一節里的函數都使用攝像機模型，這就是說，一幅視圖是通過透視變換將三維空間中的點投影到圖像平面。投影公式如下： 或者 　　這里(X, Y, Z)是一個點的世界坐標，(u, v)是點投影在圖像平面的坐標，以像素為單位。A被稱作攝像機矩陣，或者內參數矩陣。(cx, cy ...

既然已經能夠找到了標定點，那么下邊的工作就是使用標定結果了。【這本書在這里的內容組織讓人莫名其妙】但是通過閱讀代碼能夠很方便地串起來。 /*------------ ...

的。 這里我要做的是第11章，關於3維重建的相關內容。【讀書，做例子，多么輕松的學生歲月……】 ...

結構光三維重建之單目標定的一種方法——建立“相位-像點-真實三維坐標”之間的關系 1.了解標定的概念 在剛接觸結構光三維掃描的時候，我雖然了解部分張正友標定的內容，但是對於標定還是感覺很模糊，經過最近幾天的學習，我發現想掌握標定，首先應該把標定這兩個字代表的意義弄懂。也就 ...

最近在看三維重建方面的論文，進行一下知識總結。 三維重建技術 三維重建技術就是要在計算機中真實地重建出該物體表面的三維虛擬模型，構建一個物體完整的三維模型，大致可以分為三步： 利用攝像機等圖像采集設備對物體的點雲數據從各個角度釆集，單個攝像機只能對物體的一個角度進行拍攝，要獲得物體 ...

研究三維重建相關的課題，記錄一些內容在這兒 通用的體驗流程： visualSFM + pmvs + meshlab visualSFM通過找到一些列的圖像的特征，重構出3D模型的稀疏點雲 輸入：目標各個角度拍攝的圖片 輸出：一個.out 文件，記錄相機位置和重建的稀疏點雲 ...