单目相机三维重建代码

单目相机的三维重建通常涉及到计算机视觉中的结构光、特征匹配和投影几何等技术。以下是一个简单的概述：

1. **图像采集**：使用单目相机拍摄物体或场景的照片。这些照片包含了场景的投影信息。

2. **特征检测**：从图像中提取关键点（features），如SIFT、SURF、ORB等算法，用于后续匹配。

3. **特征匹配**：将不同视角下的相同特征点进行配对，构建视图间的对应关系。这一步可能需要考虑光照变化、噪声等因素。

4. **投影模型**：利用单应性矩阵（homography）或基本矩阵（essential matrix）来描述两个视图之间的几何关系。

5. **三角化**：通过特征匹配确定的对应关系，应用三角公式计算出每个特征点在三维空间的坐标。

6. **深度估计**：基于稠密像素级别的匹配，可以通过光束法平差（Bundle Adjustment）来优化重建结果，提高深度精度。

7. **重建结果**：生成一个3D点云模型或者网格模型，这通常是通过后处理步骤，如表面采样、滤波等。

**代码示例**（以Python的OpenCV库为例）：

import cv2
import numpy as np

# ... (特征检测和匹配)
features, matches = ...

# 初始化单应性矩阵
good_matches = ratio_test(matches, threshold=0.8)

# 计算单应性矩阵
if len(good_matches) > MIN_MATCHES:
    src_pts = np.float32([features[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([features[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

    # 使用RANSAC进行单应性矩阵估计并剔除异常值
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    matches_mask = mask.ravel().tolist()

    # ... (三角化，深度估计，重建)
else:
    print("Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good_matches), MIN_MATCHES))