大作业 使用openSFM构建三D点云,需要使用单目摄像机采集连续的视频图像。每秒采集15帧图像,需要采集10秒。摄像机连续沿着不同的视角进行拍摄,每次拍摄的角度要小于10°,构建三维稀疏点云图 1、根据手机拍摄视频,需要结算出项目的内参; 2、150张图像,通过光速平差法来计算相机的外参; 3、通过SFM算法得到稀疏点云; 4、通过ICP方法来进行点对的最优化求解,来更新稀疏点云。 时间要求:在第16周周三下午交给高松同学。 作业要求:写明原理,流程图,实现结果,不用复制代码,10页左右

时间: 2024-02-26 18:53:22 浏览: 31
以下是基于OpenSFM构建三维点云的详细步骤,包括原理、流程图和实现结果。 一、原理 OpenSFM是一个用于稀疏结构从运动(SfM)和结构从运动和场景重建(SfM+MVS)的开源库。它利用图像序列中的几何关系,通过估计相机内参、外参和特征点深度等信息,实现了三维点云的构建。 在构建三维点云之前,需要对相机进行校准,以获得准确的内参。然后,通过光束平差法计算相机的外参,进而确定相机的位置和方向。接下来,使用SFM算法重建三维稀疏点云。最后,通过ICP方法进行点对的最优化求解,以更新稀疏点云。 二、流程图 1. 数据采集 使用单目摄像机采集需要重建的场景,保证摄像机在不同位置和角度拍摄到场景的多个视角图像。每秒采集的帧数应该足够高,通常在15帧/秒以上。采集过程中需要注意保持相机的稳定性,避免图像模糊和运动模糊。 2. 相机内参标定 相机内参标定是重建的第一步,它可以获取相机的内部参数,包括焦距、主点、畸变系数等。内参标定可以使用标定板或者自标定法,标定板方法需要在场景中放置标定板,自标定法则不需要标定板,但需要多次拍摄场景。内参标定通常会得到一个内参矩阵和畸变系数向量。 3. 图像预处理 在进行三维重建前,需要对采集到的图像进行预处理,包括图像去畸变、特征点检测和匹配等。去畸变可以使用相机内参矩阵和畸变系数进行校正,特征点检测可以使用OpenCV库中的SIFT、SURF、ORB等算法,匹配可以使用FLANN和RANSAC等算法。 4. 相机外参估计 相机外参估计是三维重建的关键步骤,它可以获取相机在不同位置和角度下的外部参数,包括旋转矩阵和平移向量。相机外参估计可以使用多视几何技术,即通过多组图像间的特征点匹配,计算相机的运动轨迹和姿态。OpenSFM库中提供了多种相机外参估计的算法,包括基于局部优化的重建、基于全局优化的重建和基于深度学习的重建等。 5. 稀疏点云重建 稀疏点云重建是利用估计的相机内参和外参,根据图像序列中的几何关系,在三维空间中重建场景的稀疏点云。在OpenSFM中,可以使用SfM算法进行稀疏点云重建。 6. 点云配准和ICP优化 在稀疏点云重建的基础上,需要进行点云配准和ICP优化,以获得更准确的三维点云。点云配准可以使用ICP算法,通过点云变换将不同角度的点云对齐。ICP优化可以通过迭代寻找最优的点云变换参数,以达到点云匹配的最优化。 7. 稠密点云重建 稠密点云重建是在稀疏点云基础上,通过插值等方法,生成更为密集的点云。稠密点云重建需要用到图像配准、三维重建和点云滤波等技术,其中点云滤波可以使用PCL库中的滤波算法。 8. 点云后处理 点云后处理可以根据应用需求进行,包括点云滤波、配准、分割、识别、建模等。点云后处理可以使用PCL库或者其他点云处理库进行实现。 三、实现结果 实现结果是三维稀疏点云和稠密点云,可以使用可视化工具进行展示和进一步处理。此外,还可以使用点云配准等方法,进一步提高点云的准确性和精度。 总之,使用openSFM构建三维点云需要进行相机内参标定、相机外参估计、稀疏点云重建、点云配准和ICP优化、稠密点云重建和点云后处理等步骤。希望这些信息可以对您有所帮助。

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