单目线结构光c++代码

以下是单目线结构光的简单实现代码，使用了OpenCV库进行图像处理和显示。代码中假设已经获取了标定参数（相机内参、畸变参数和投影矩阵），并提供了一个函数`get3DPoint`，用于计算三维坐标点。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

// 光线参数
double alpha = 0.5;   // 光线与相机光轴夹角
double beta = 0.2;    // 光线与水平方向夹角

// 相机参数
Mat cameraMatrix;     // 相机内参矩阵
Mat distCoeffs;       // 畸变参数矩阵
Mat projMatrix;       // 投影矩阵

// 获取三维坐标点
Point3f get3DPoint(Point2f imgpt, Mat projMatrix, double alpha, double beta)
{
    // 构造光线
    double cx = cameraMatrix.at<double>(0, 2);
    double cy = cameraMatrix.at<double>(1, 2);
    double fx = cameraMatrix.at<double>(0, 0);
    double fy = cameraMatrix.at<double>(1, 1);
    double x = (imgpt.x - cx) / fx;
    double y = (imgpt.y - cy) / fy;
    double z = 1;
    double cos_alpha = cos(alpha);
    double sin_alpha = sin(alpha);
    double cos_beta = cos(beta);
    double sin_beta = sin(beta);
    double X = x * cos_alpha * cos_beta - y * sin_beta - z * sin_alpha * cos_beta;
    double Y = x * cos_alpha * sin_beta + y * cos_beta - z * sin_alpha * sin_beta;
    double Z = x * sin_alpha + z * cos_alpha;
    Point3f pt(X, Y, Z);

    // 投影到相机坐标系
    Mat ptMat = Mat::ones(4, 1, CV_64FC1);
    ptMat.at<double>(0) = pt.x;
    ptMat.at<double>(1) = pt.y;
    ptMat.at<double>(2) = pt.z;
    Mat cameraPtMat = projMatrix * ptMat;
    Point3f cameraPt(cameraPtMat.at<double>(0) / cameraPtMat.at<double>(3),
                     cameraPtMat.at<double>(1) / cameraPtMat.at<double>(3),
                     cameraPtMat.at<double>(2) / cameraPtMat.at<double>(3));

    return cameraPt;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载图像，并提取光斑
    Mat src = imread("image.jpg");
    Mat gray, binary;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray, binary, 150, 255, THRESH_BINARY_INV);

    // 拟合直线
    vector<Vec4i> lines;
    HoughLinesP(binary, lines, 1, CV_PI/180, 30, 30, 10);
    if (lines.size() == 0)
        return -1;
    Vec4i line = lines[0];

    // 绘制光斑和直线
    circle(src, Point(line[0], line[1]), 5, Scalar(0, 0, 255), 2);
    circle(src, Point(line[2], line[3]), 5, Scalar(0, 0, 255), 2);
    line(src, Point(line[0], line[1]), Point(line[2], line[3]), Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 计算三维坐标点
    Point2f center((line[0]+line[2])/2, (line[1]+line[3])/2);
    Point3f pt = get3DPoint(center, projMatrix, alpha, beta);
    cout << "3D point: " << pt << endl;

    // 显示结果
    imshow("src", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

需要注意的是，该代码中只使用了一条光线，只能计算物体表面上与该光线相交的一个点的三维坐标。如果需要获取物体表面的完整三维形状信息，需要使用多条光线和多张图像，结合三角测量等方法进行计算。