matlab进行三维重建代码

三维重建是一个比较复杂的过程，需要用到计算机视觉、三维几何等多个领域的知识。在 MATLAB 中进行三维重建，通常需要使用计算机视觉工具箱和图像处理工具箱。下面是一个简单的示例代码，用于从多个 2D 图像中生成 3D 模型：

% Step 1: 读入图像
image_files = dir('*.jpg'); % 获取所有jpg格式的图片
num_images = length(image_files); % 获取图片数量

for i = 1:num_images
    filename = image_files(i).name;
    img = imread(filename);
    images{i} = img;
end

% Step 2: 特征提取
points = cell(num_images, 1);
features = cell(num_images, 1);

for i = 1:num_images
    img = images{i};
    gray_img = rgb2gray(img);
    points{i} = detectSURFFeatures(gray_img);
    [features{i}, points{i}] = extractFeatures(gray_img, points{i});
end

% Step 3: 匹配特征点
pairs = cell(num_images-1, 1);
for i = 1:num_images-1
    pairs{i} = matchFeatures(features{i}, features{i+1});
end

% Step 4: 估计相机参数
camera_params = estimateCameraParameters(...
    points, pairs, 'Verbose', true);

% Step 5: 三维重建
dense3D = denseReconstruction(...
    'Points', points, 'Pairs', pairs, 'CameraParameters', camera_params, 'Verbose', true);

% Step 6: 显示结果
showPointCloud(dense3D);

这段代码假设你有一组 2D 图像，位于当前工作目录下，文件名以 `.jpg` 结尾。它首先读入所有图像，并提取每个图像的 SURF 特征。然后在图像之间匹配特征点，并使用这些匹配点来估计每个图像的相机参数。最后，它使用这些相机参数来重建 3D 点云，并显示结果。

需要注意的是，这只是一个非常简单的示例代码，实际的三维重建过程可能更加复杂，需要更多的处理和优化。