- Matlab标定:完成相机标定,获取相机内参和外参。
- OpenCV立体校正:使用OpenCV进行图像校正,确保左右视图的对准。
- BM、SGBM、GC算法匹配:利用匹配算法(包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut)进行立体匹配。
- 三维重建:根据匹配结果,通过公式法(如三角测量)还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料,适合有需要的人进行参考与实践。
双目视觉算法实现与三维重建
相关推荐
Matlab实现三维重建的程序示例
Matlab三维重建程序的代码示例,大家可以尝试运行并评估其实用性。
Matlab
15
2024-07-19
计算机视觉三维重建技术的理论与应用
计算机视觉三维重建是计算机视觉领域的重要分支,涉及点云重建、模型转换和网格生成等方面。点云重建通过扫描物体表面获取数据,并通过插值等方法重建出三维模型。模型转换实现不同坐标系间的数据共享,网格生成则转换点云数据为三角形网格,方便后续处理。该技术在图像处理、机器人和医疗等领域广泛应用,提高准确性和效率。未来,技术发展将提高精度和速度,应对复杂挑战,拓展应用范围。
MySQL
11
2024-09-20
玉米叶片三维重建技术探索
通过双目立体视觉技术实现玉米叶片的精确三维重建,为农业科学研究提供新的视角和工具。这项技术能够高效地捕捉和分析玉米植株的生长特征和结构细节,为农作物改良和管理决策提供支持。
算法与数据结构
18
2024-07-17
MATLAB中的三维重建技术
这里提供了两段关于MATLAB中三维重建的代码,使用了MRF模型。如果您需要这些资源,请随意下载,并与我们分享您的见解。
Matlab
8
2024-09-19
三维重建技术的创新途径
最近开发了一个非常有效的三维重建程序,其使用MATLAB代码,表现出色。该程序利用先进技术实现了高质量的三维重建。
Matlab
8
2024-09-25
MATLAB实现的RGB-D三维重建系统
RGB-D技术是计算机视觉领域重要研究方向,结合彩色图像和深度信息实现三维重建、物体识别、环境建模。压缩包中包含MATLAB实现的RGB-D三维重建系统,依赖已校准相机参数,经过测试可行。RGB-D相机如Kinect或RealSense,捕捉场景彩色图像和深度信息,彩色提供颜色纹理,深度提供空间距离,构建三维点云。系统包含数据获取、相机标定、特征匹配、三角测量、点云融合、可视化等步骤,MATLAB代码详细注释,帮助理解RGB-D技术及应用开发基础。
算法与数据结构
15
2024-08-08
基于Patchlet和逐点光度立体视觉的三维重建Matlab实现
本项目提供了一套Matlab脚本,用于实现基于patchlet和逐点光度立体视觉的三维表面重建。该方法通过在二维图像的局部数据块(patchlet)中考虑生成强度和光源方向参数的线性组合,从而实现更准确的三维重建。与传统的对带噪声的二维图像进行平滑处理的方法相比,Patchlet Photometric Stereo方法在存在强噪声的情况下表现出更优越的性能。本项目包含四个示例命令和相应的PNG格式结果图,为光度立体视觉在三维重建任务中的应用提供新的算法实现思路。
Matlab
14
2024-05-31
基于点云的Matlab三维重建算法及数据
利用Matlab,基于点云数据实现了三维重建算法。文章提供了完整的点云数据集,并详细介绍了算法的实现步骤,包括点云预处理、特征提取、曲面重建等关键环节。
Matlab
17
2024-05-31
基于点云数据的树木三维重建算法改进研究
提出一种基于激光点云数据的树木三维重建方法,集成多种算法对PC2Tree软件进行改进。通过枝叶分离、骨架提取、特征点提取和拓扑重建等步骤,重建树木三维模型。实验结果表明:模型重建精度较高,解决冠层遮挡带来的建模困难,可提取树高、冠幅、体积等参数。
算法与数据结构
12
2024-05-26