用matlab实现三维重建
时间: 2023-12-06 08:20:52 浏览: 84
三维重建是一种利用多张二维图片或视频来生成三维模型的技术。在matlab中可以使用Computer Vision System Toolbox中的函数来实现三维重建。
以下是三维重建的基本步骤:
1. 读取图像:使用imread函数读取所有二维图片。
2. 特征提取:使用detectSURFFeatures函数检测每张图片中的SURF特征点。
3. 特征匹配:使用matchFeatures函数将每张图片中的SURF特征点进行匹配。
4. 三维点云重建:使用triangulate函数将匹配的SURF特征点转化为三维点云。
5. 建立三维模型:使用pcfitplane函数将三维点云拟合成平面,并使用pointCloud函数将三维点云转化为点云对象。
6. 可视化:使用pcshow函数将点云对象可视化出来。
下面是一个简单的三维重建示例代码:
% 读取图片
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
img3 = imread('img3.jpg');
img4 = imread('img4.jpg');
% 特征提取
points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1));
points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2));
points3 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img3));
points4 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img4));
% 特征匹配
features1 = extractFeatures(rgb2gray(img1), points1);
features2 = extractFeatures(rgb2gray(img2), points2);
features3 = extractFeatures(rgb2gray(img3), points3);
features4 = extractFeatures(rgb2gray(img4), points4);
indexPairs1 = matchFeatures(features1, features2);
indexPairs2 = matchFeatures(features2, features3);
indexPairs3 = matchFeatures(features3, features4);
matchedPoints1 = points1(indexPairs1(:,1),:);
matchedPoints2 = points2(indexPairs1(:,2),:);
matchedPoints3 = points3(indexPairs2(:,2),:);
matchedPoints4 = points4(indexPairs3(:,2),:);
% 三维点云重建
cameraParams = cameraParameters('IntrinsicMatrix', [fx 0 0; 0 fy 0; cx cy 1]);
points3D = triangulate(matchedPoints1.Location, matchedPoints2.Location, matchedPoints3.Location, matchedPoints4.Location, cameraParams);
% 建立三维模型
planeModel = pcfitplane(pointCloud(points3D));
pc = pointCloud(points3D);
pc = select(pc, findPointsInROI(pc, planeModel.BoundingBox));
pcshow(pc);
注意:实现三维重建需要一定的计算资源和时间,对于大规模的图片集,可能需要较长的计算时间。