双目重建通常又称之为,立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异,比如zhen孔相机、鱼眼相机,实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同,又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下:利用左右相机得到的两幅矫正图像,通过一幅图在另一幅图上找匹配,然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中,实景建模软件,也有不矫正图像,直接匹配的做法,这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像,所以也有人称为静态立体视觉。
被动式三维重建技术,被动式一般利用周围环境如自然光的反射,实景建模技术,使用相机获取图像,然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。
纹理恢复形状法
纹理法的基本理论为:作为图像视野中不断重复的视觉基元,实景建模,纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时,其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长,投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形,进而根据变形后的纹理元,三维实景建模,逆向计算出---数据。sft对物体表面纹理信息的要求严苛,需要了解成像投影中纹理元的畸变信息,应用范围较窄,只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。
libpcl filters:如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;
libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率,pfh和fpfh特征,旋转图像、积分图像,narf描述子,rift,相对标准偏差,数据强度的筛选等等;
libpcl i/o:实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(pcd)的读写;
libpcl segmentation:实现聚类提取,如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等等;
libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等;
libpcl register:实现点云配准方法,如icp等;
libpclkeypoints:实现不同的关键点的提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符;
libpcl range :实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
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