三维重建源代码（三维重建源代码怎么用）

今天给各位分享三维重建源代码的知识，其中也会对三维重建源代码怎么用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、关于医学上的三维重建
• 2、opencv可以实现三维重建吗
• 3、那位大神用过bundler和pmvs？如何使用？
• 4、医学图像三维重建，体绘制中的光线投射算法（raycast）的MATLAB或者python实现代码
• 5、opencv2.4.5中cvStereoGCState在哪个模块
• 6、典型三维重建方案分析（二）

关于医学上的三维重建

三维重建一般用的是matlab或者c++库opencv实现，

另外三维重建重要的是算法流程，跟数学、光学等关系比较，只是实现部分跟计算机程序有关，跟it关系并不大，当然，刚开始学的时候是要会写代码实现前人已有的算法的，熟了之后再慢慢改进

医学上的三维重建原理也类似，只是处理对象不一样，处理方法会有不同，这些方面的知识一般的书上是没有的，有也不够，要多下载一些相关的论文下来看，百度文库和万方里面有很多，不过说实话，国产论文看起来很郁闷，当然了，看多了还是很有收获的，我做双目视觉三维重建断断续续三个月了，差不多快完了，感觉还是做纯粹的软件项目比较痛快。顺便说一下，这个主要是基于图像处理，图形学只是最后显示重建结果的时候用到，例如用opengl显示重建的三维物体，图形学和图像处理是不同的的。

opencv可以实现三维重建吗

根据一张图，从原理上来说是不可能的。

因为从三维世界映射到二维平面，直接就丢失了一维（深度）。

当前用一张图进行三维重建的前提条件，都是先在图上找出一个坐标原点。

然后人为构建一个三维坐标系，再在坐标系中进行三维对应映射。

但是这种方法重建出结果很不可靠！

比如给你一幅图像，里面只有中间一个半径为r的白色原点。

你是重建出来一个二维的半径为r的白色原点呢？

还是重建出来一个三维的半径为r的白色圆球呢？

还是重建出来一个三维的底面半径为r的白色圆柱体？

还是其他什么结果（圆台、圆锥、椭球等都有可能）？

到底哪个结果正确呢？用一张图进行重建的结果答案是不知道。

所以说，做这方面的研究毫无意义可言！

那位大神用过bundler和pmvs？如何使用？

三维重建么，有源代码的，你自己下载，有说明的，还有相应的论文，自己慢慢看吧。

医学图像三维重建，体绘制中的光线投射算法（raycast）的MATLAB或者python实现代码

介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法。运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描（CT）等成像设备得到的人体断层二维图像序列，在计算机中重建成三维图像数据，并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图。可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作，重建方法简单，显示效果良好

opencv2.4.5中cvStereoGCState在哪个模块

一、模块：

①core. 该模块定义了OpenCV的基本数据结构，包括多维数组（Multi-dimensional Array）和用于其它模块的基本函数；

②imgproc. 该模块用于图像处理（Image Processing）。它包括线性和非线性的图像滤波（Linear and Non-Linear Image Filtering）、几何图像变换（Geometrical image Transformations），包括缩放（Resize）, affine and perspective warping, generic table-based remapping、颜色空间变换（Color Space Conversion）、直方图（Histograms）等；

③video. 这是一个视频分析模块，包含运动估计（Motion Estimation）、背景消除/背景差分（Background Subtraction）和物体跟踪（Object Tracking）算法；

④calib3d. 该模块包括基本的多视图集合算法（Multiple-View Geometry Algorithms）、单体和立体相机的标定（Single and Stereo Camera Calibration）、对象姿态估计（Object Pose Estimation）、双目立体匹配（Stereo Correspondence）算法和元素的三维重建（Elements of 3D Reconstruction）；

⑤features2d. 包括显著特征检测器（Salient Feature Detectors）、描述符（Descriptors）和描述符匹配器（Descriptor Matchers）；

⑥objdetect. 包括预定义的目标和实例的检测，如脸、眼、杯子、人以及汽车等； ⑦highgui. 该模块拥有一个简单易用的视频捕捉（Video Capturing）、图像及视频译码（Image and Video Codecs）以及简单的UI接口；

⑧gpu. 包含不同模块的GPU加速算法。

另外还有其它的辅助模块，比如FLANN以及Google的测试包、Python bindings等。

二、简介：

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个用于实时处理的计算机视觉函数库，它基于BSD许可证授权并且可免费用于学术研究和商业应用。它拥有C/C++、Python、和Java（仅用于Android）接口，并可在Windows、Linux、Mac和Android平台上运行。OpenCV库包含大于2500个优化算法，拥有5M的下载量和47K+的用户群体。

典型三维重建方案分析（二）

姓名：王天宇

学号：20181213976

学院：物理与光电工程学院

【嵌牛导读】

三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。

物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、软件算法研究与嵌入式系统设计领域的共性问题和核心技术。

【嵌牛鼻子】

融合粗糙深度信息的低纹理物体偏振三维重建方法

【嵌牛提问】

如何应对低纹理、高反光目标在重建过程中的数据丢失、重建完成率低等问题？

【嵌牛内容】

在三维重建的实际应用中，低纹理乃至无纹理、表面光滑且有高反光的物体出现的频率十分之高，这对依赖于物体表面的纹理特征进行识别的三维重建工作带来了重重阻力。传统的三维重建算法在针对此类物体进行重构时会出现大面积的数据缺失，无法获得完整的表面，即便是基于结构光的重建算法在遇到大面积耀光时也无法得到精确的深度信息。

从物体表面反射光获得的偏振信息对重建物体的形状信息很有帮助。考虑到偏振光“弱光强化，强光弱化”的特性，使得利用偏振信息可以极大减小外界光源的影响，进一步重建目标表面。并且偏振信息也不依赖于物体的纹理特征，同时对耀光也有很好的抑制，对上述提到的低纹理、表面光滑且有高反光的目标而言正是很好的三维重建方法。

然而单纯利用偏振信息进行三维重建也存在一些问题，如方位角歧义问题、偏振图像无法避免的图像噪声问题以及在未知初始边界的条件下产生的曲面初始偏差问题。

晏磊等人于2019年提出了融合粗糙深度信息的低纹理物体偏振三维重建技术。针对偏振重建时存在的方位角歧义，晏磊等人先利用边缘传播算法进行了粗校正，再通过比对粗糙深度图的方位角偏差，重新对偏振信息获取的方位角进行估计。最后采用融合深度图的表面三维重建算法，重建出高精度的物体表面。

针对偏振三维重建时存在的问题，晏磊等人的工作可以用如图所示的流程来表示。

首先利用偏振相机获得的偏振图像与深度相机获得的粗糙深度图匹配，得到目标物的粗糙法向量及深度图。晏磊等人使用了深圳奥比中光科技有限公司开发的Astra的3D相机来获取粗糙深度先验信息。Astra相机采用红外散斑结构光的方式来获取景深，由于深度相机视场较大且有拍摄距离的限制，因此无法获取近距离高密度的三维点云数据，只能得到粗糙的目标表面。偏振图像的获取方面，晏磊等人采用了Lucid

Phoenix系列偏振相机，该种相机采用覆盖防反射材料来抑制闪光和重影的气隙纳米线栅作为线偏振阵列层，偏振片以四个角度放置在单个像元上，每四个像元一组作为一个计算单元。为了将Lucid偏振相机获得的偏振图像与Astra深度相机获得的粗糙深度图精确配准，还需要进行相机的标定，从而获取相机的内外参。

随后利用粗糙深度图求得的目标法向量来纠正偏振图像获得的偏振方位角，得到准确的目标物表面法向量的方位角。对于方位角歧义问题，作者采用边缘传播算法获得初步的纠正结果，边缘传播算法假定物体表面整体遵循圆周的周期变化，由此预估图像四周的方位角分布如图所示。

从外围选取种子点向里迭代，当所在点的方位角处于该区域给定的方位角范围内时，则认定为准确值，否则利用邻近点插值代替。

最后利用已纠正的偏振法向量与粗糙深度图积分融合，获得更高精度的物体三维表面。针对偏振三维重建存在的方位角歧义问题、噪声对法向量积分的误差影响和获得曲面的初始偏差问题，晏磊等人利用粗糙的物体深度图融合了两种图像信息，使获得的物体三维表面既有粗糙深度图的大体轮廓，又有偏振获得的详细信息。

晏磊等人针对低纹理乃至无纹理的目标物，选用了有合成树脂光滑表面的桌球，陶瓷磨砂表面的杯子，陶瓷光滑表面的两个不同形状的花瓶作为验证，同时将扫描仪扫描获得的结果作为真实值来评估实验结果的准确性。

对获得的偏振信息进行处理后可以得到物体表面法向量，而法向量的重建过程与积分算法息息相关，因此通常将法向量的结果图作为评定算法的依据。图中第一列为实物图，第二列为由扫描仪获得的结果作为真值，第三列为实验算法对偏振获得的方位角去奇异处理后的结果，第四五六列为基于其它算法得到的结果。结果与真值的误差用MAE（Mean Absolute Error）表示，即真值法向量与求解法向量之间夹角绝对值的平均值，单位为度。从结果来看，在物体垂直观测视角的切面上，磨砂、光滑的表面均存在明显的噪声，这是由于这些区域的偏振度较小，相较而言，噪声的影响更明显。与其它算法的结果做对比，此种算法有着对真值较为接近的处理结果。

下图为物体表面重建的结果图。图中第一列为将扫描仪获得的结果图作为真值；第二列为用Astra相机获得的粗糙深度图；第三列为多视角处理的结果：利用商业软件AgisoftPhotoScan处理同一物体多张影像，配准图像并生成密集点云；第四列为融合深度图的重建结果，即这种方法重建的最终结果；第五、六列为其它算法作为参考。结果误差用MAE表示重建点深度与真实点深度误差绝对值的平均值，单位为mm。由于积分算法在未设定边界初始值时，重建结果会存在一定初始的偏差，可能影响MAE的评判结果，因此引入了相关系数r来辅助评判结果与真实值的相似程度。MAE越高说明结果整体与真值相差较大，r越高说明重建形状与真值越接近。可以看出，对于低纹理的物体，多视角三维重建无法生成准确且足够密集的目标点云。因为多视角三维重建依赖于目标的纹理特征，无法在低纹理目标上提取足够的特征点。而其它算法的重建结果对噪声较为敏感，且存在不同程度的畸变。

以粗糙深度图作为先验信息可以有效解决偏振三位重建中的一些问题，对于方位角歧义问题，噪声问题和重建初始偏差等问题，都有较好的改善效果。晏磊等人采用的融合深度图的方法依赖于偏振信息来获取物体立体纹理信息，可以较好地处理表面光滑，纹理特征不明显的物体，最终可以获得精度较高的物体三维表面。

关于三维重建源代码和三维重建源代码怎么用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。