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TSDF Volume Reconstruction.pdf

TSDF

三维重建

计算机视觉

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35页

TSDF 体素重建原理PPT，来自慕尼黑理工大学 Computer Vision Group，该方法在三维重建中应用广泛

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Computer Vision Group

TSDF Volume Reconstruction

Martin Herrmann

Simon Trendel

Neeraj Sujan

Technische Universit¨at M¨unchen

Department of Informatics

Computer Vision Group

October 5, 2015

Martin Herrmann Simon Trendel Neeraj Sujan: TSDF Volume Reconstruction 1 / 19

Computer Vision Group

Outline

1 Introduction

2 Approach

3 Results

Martin Herrmann Simon Trendel Neeraj Sujan: TSDF Volume Reconstruction 2 / 19

Computer Vision Group

Outline

1 Introduction

2 Approach

3 Results

Martin Herrmann Simon Trendel Neeraj Sujan: TSDF Volume Reconstruction 3 / 19

Computer Vision Group

Introduction

Reconstruct 3D voxel grid from multiple input frames

Frames consist of color (RGB) and depth images

Must be fast enough to use in real-time with a Kinect (or a

similar sensor)

Martin Herrmann Simon Trendel Neeraj Sujan: TSDF Volume Reconstruction 4 / 19

Computer Vision Group

Introduction

Reconstruct 3D voxel grid from multiple input frames

Frames consist of color (RGB) and depth images

Must be fast enough to use in real-time with a Kinect (or a

similar sensor)

Martin Herrmann Simon Trendel Neeraj Sujan: TSDF Volume Reconstruction 4 / 19

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变量设置包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。 1、在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。 2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。

好的，你的问题是如何设置变量包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。以下是回答： 1. 在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。 ``` pip install open3d==0.10.0.0 ``` 2. ...

python实现以下步骤变量设置包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。 1、在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。 2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。 6、定义相机参数，并调用o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()函数实现格式化，相机参数由相机标定法获得。

# 定义TSDF算法参数 voxel_size = 0.02 trunc = 0.04 # 定义相机参数 intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic( 640, 480, 528.0, 528.0, 320.0, 240.0) ``` 其中，相机参数需要根据实际情况进行修改。

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请根据提示完成python代码：2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。 6、定义相机参数，并调用o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()函数实现格式化，相机参数由相机标定法获得。

以下是您需要的代码： ...# TSDF算法参数 voxel_size = 0.002 trunc = 0.02 # 相机参数 intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(width=640, height=480, fx=525.0, fy=525.0, cx=319.5, cy=239.5) ```

请根据注释完成python代码：# PREPARE FRAMES NUMBERS--准备帧号 # ! - Test_data 中图片文件的数量，其实一共有133，但是这里序号是从0开始 # ! - 可以选择集成帧的范围-更少的帧 = 更快的运行, 我们取所有帧，效果好一些 #frames_nums = np.arange(0, num_Frames + 1, skip_N_frames) # TSDF PARAMETERS--TSDF算法的参数 # 单位: meter, 0.5cm, 体素大小 # 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断 # INTRINSICS--格式化相机参数 # 输入图片的宽 # 输入图片的高 # 焦距(fx,fy) # 你输入图片的拍摄相机的参数, 使用相机标定方法获取相机内参数矩阵 # 光学中心(cx,cy) # Create intrinsics matrix in the necessary format--格式化相机参数矩阵

# TSDF算法的参数，单位: meter, 0.5cm, 体素大小 voxel_size = 0.005 trunc_dist = 0.03 # 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断 max_depth = 4.0 # INTRINSICS # 输入图片的宽 width = 640 # ...

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