opencv实现sfm(一):双目三维重建(包含sift特征点提取)
时间: 2023-09-04 07:03:00 浏览: 167
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于实现双目三维重建,其中包含了SIFT特征点提取的功能。
双目三维重建是利用双目摄像头获取的两幅图像,通过计算两幅图像之间的视差,进而确定三维场景中物体的位置和形状的方法。在OpenCV中,可以使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图。这些算法基于图片中灰度值的变化,计算不同位置物体在两个相机视角下的差异,从而获得视差图。
在双目图像重建中,还需要提取图像中的特征点。在OpenCV中,可以使用SIFT(尺度不变特征变换)算法进行特征点的提取。SIFT算法是一种基于图像局部特征的检测算法,通过检测局部关键点及其灰度值的变化,提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。在OpenCV中,可以使用SIFT类进行特征点的提取和描述。
双目三维重建的流程一般包括以下几个步骤:
1. 加载双目图像,首先需要将左右目的图像加载到程序中。
2. 特征点提取,对于左右目的图像,使用SIFT算法提取特征点,并计算其特征描述子。
3. 特征点匹配,将左右目的特征点进行匹配,可以使用一些匹配算法,如基于最近邻的匹配或基于FLANN的匹配。
4. 计算视差图,利用匹配得到的特征点,可以使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图。
5. 三维重建,通过视差图和相机的内外参数,可以计算出三维空间点的坐标。
总之,OpenCV提供了丰富的函数和算法,可以实现双目三维重建。使用SIFT算法提取图像的特征点,再使用StereoBM或StereoSGBM算法计算视差图,就可以实现双目三维重建的功能。
相关问题
opencv实现sfm(二):双目三维重建
双目三维重建是指利用双目相机拍摄的图像来重建场景的三维结构。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,可以用于实现双目三维重建。
实现双目三维重建的步骤如下:
1. 相机标定:首先,需要对双目相机进行标定,以确定其内参和畸变系数。在OpenCV中可以使用calibrateCamera函数进行相机标定。
2. 特征提取和匹配:从双目图像中提取特征点,并通过特征匹配来找到对应的点对。在OpenCV中可以使用ORB、SIFT、SURF等算法进行特征提取和匹配。
3. 立体匹配:利用匹配得到的特征点对,通过立体匹配算法来计算视差(disparity)图像。视差表示同一点在两个相机中的像素位置之间的差异。在OpenCV中可以使用StereoBM、StereoSGBM等算法进行立体匹配。
4. 三维重建:根据立体匹配得到的视差图像,结合相机标定参数,可以计算出每个像素点的三维坐标。在OpenCV中可以使用reprojectImageTo3D函数实现三维重建。
5. 三维点云可视化:通过可视化工具(如PCL或Open3D)将三维重建得到的点云数据可视化,以便更直观地观察重建结果。
总结来说,通过OpenCV实现双目三维重建,我们需要进行相机标定、特征提取和匹配、立体匹配、三维重建和点云可视化等一系列步骤。OpenCV提供了丰富的函数和算法来支持这些步骤,使得双目三维重建变得更加简单和高效。
opencv实现sfm(三) 多目三维重建 happygirl
Opencv 实现 SFM(Structure from Motion)的多目三维重建可以通过以下步骤完成:
Step 1:确定摄像机内部参数和外部参数。摄像机内部参数包括焦距、光轴的位置、像素的大小和相对位移等;摄像机外部参数包括相机的位置、朝向和姿态等。通常情况下,在实践中我们采用标定板等方式进行相机自动标定,自动计算出摄像机内外部参数。
Step 2:检测图像特征点。在每张输入图像中,我们需要检测图像中的特征点来建立特征匹配关系。常用的图像特征点检测方法有SIFT、SURF、ORB等。
Step 3:特征点匹配。通过基于特征点的描述子进行匹配。匹配方法涉及到近邻匹配和最优匹配等策略。
Step 4:生成基础矩阵。根据特征点的几何关系通过点对求得基础矩阵来对每对图像之间的几何关系进行恢复,并且通过基础矩阵可以进行图像几何形变矫正。
Step 5:三维重建。根据相似三角形原理和射影几何推算出三维点云模型并进行精细化优化。
最后,运用以上的方法就可以实现三维重建并生成点云模型,实现多目三维重建来让摄影爱好者的照片变得更加有趣、生动。
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