问题标签 [3d-reconstruction]

在浏览了关于这个主题的其他线程之后，我相信我的问题可能会有一个相当简单的答案。我收到了一组六张轴对齐的物体照片，例如：

http://www.flickr.com/photos/nnenn/4479290754/in/photostream

是否有任何算法可以重建该对象的 3d 近似值？我尝试并取得了一定成功的一件事是创建了六个 3 维“棱镜”（每张图片一个），它们在 x、y 或 z 方向上是无限的，并取它们的交集。这工作正常，但它对输入有点敏感，我想知道是否有更强大的众所周知的东西。我应该补充一点，我预计显然需要一些人工干预，但我想知道如何最大限度地减少必要的这种干预量。

一个可能有用的子程序如下所示：假设我要拍摄六张照片中的每个像素并将其识别为一个组件，因此例如属于驾驶舱的所有像素都标记为“1”，所有像素都属于最左边导弹被标记为“2”，依此类推。这对重建有帮助吗？

谢谢！

如何为给定点创建最小的 OOBB？创建 AABB 或球体非常容易，但我在创建最小 OOBB 时遇到了问题。

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第一个答案没有给我带来好的结果。我没有大量的点云。我的积分很少。我正在做碰撞几何生成。例如，立方体有 36 个点（6 个边，每个三角形 2 个，每个三角形 3 个点）。第一篇文章的算法对立方体给出了不好的结果。多维数据集的示例点：http: //nopaste.dk/download/3382（应该返回标识轴）

如果从各个角度收集各种图像以及深度数据，是否可以构建静止物体的 3d 模型，我在想的是有一种圆形传送带，其中放置 kinect 和传送带，而传送带要在 3d 空间中重建的真实对象位于中间。传送带随后围绕图像旋转一圈并捕获大量图像（每秒可能 10 个图像），这将允许 kinect 从每个角度捕获图像，包括深度数据，理论上这是可能的。该模型还必须使用纹理重新创建。

我想知道是否有任何类似的项目/软件已经可用并且任何链接将不胜感激这是否可能在 6 个月内我将如何继续执行此操作？例如您可以指出我的任何类似算法等

谢谢， 米琳达

在 3x3 相机矩阵中，主点有什么作用？它的位置是如何形成的？我们可以想象一下吗？据说主点是光轴与像平面的交点。但为什么它并不总是在图像的中心？我们使用opencv

如果我用相机拍照，所以我知道相机到物体的距离，比如房子的比例模型，我想把它变成一个我可以操纵的 3D 模型，以便我可以评论房子的不同部分。

如果我坐下来考虑拍摄不止一张照片、标记方向和距离，我应该能够弄清楚如何做到这一点，但是，我想我会问是否有人有一些论文可以帮助解释更多。

你用什么语言解释并不重要，因为我正在寻找最好的方法。

现在我正在考虑展示房子，然后用户可以在高度方面提供一些帮助，例如从相机到模型那部分顶部的距离，并且如果足够多，就可以开始计算高度其余的，特别是如果有自上而下的图像，然后从四个侧面的角度拍摄，以计算相对高度。

然后零件的颜色需要不同，以帮助区分我期望的模型的各个部分。

Say I plan to use OpenCV for 3D reconstruction using a stereo approach...and I do not have any special stereo camera but only webcams.

1.)How do I build a cheap stereo setup using a set of web cams? 2.)Is it possible to snap two images using web cams and convert them to stereo using openCV API?

I will use the stereo algorithm from the link below Stereo vision with OpenCV

Using this approach I want to create a detailed mapping of an indoor environment. (I would not like to use any projects like Insight3D which cannot be used for commercial purposes without distributing the source code)

我试图让RGBDemo（主要是重建器）与 2 个罗技立体相机一起工作，但我不知道该怎么做。

我注意到nestk库中有一个opencv 抓取器，它的头文件包含在reconstructor.cpp 中。然而，当我尝试“rgbd-viewer --camera-id 0”时，它一直在寻找 kinect。

我的问题： 1. 到目前为止，RGBDemo 是否仅适用于 kinect？2. 如果 RGBDemo 可以与非 kinect 立体相机一起工作，我该怎么做？3. 如果我需要为非 kinect 立体相机编写自己的实现，有什么建议可以开始吗？

提前致谢。

是否可以使用 2d-3d 点关系获得图像或相机位置的正面平行视图OpenCV？

为此，我有内在和外在参数。我在图像（关系 2d-3d）上还有一组控制点（位于一个平面上）的 3d 坐标。

实际上我需要相机的位置和方向，但是如果我可以将图像转换为正面平行视图，就不难找到它。

如果无法使用 OpenCV，是否有其他库可以解决此任务？

好的，在进行了 4 天的无脑编程之后，我将我的生活难题发布到 stackoverflow，当时似乎没有任何事情可以让事情正确或至少接近正确。抱歉有点戏剧化，但我今天觉得自己像个糟糕的程序员。

无论如何，我的问题是：

使用 RANSAC (N>8) 获得基本矩阵。

我有两个具有宽基线但有足够重叠的图像，以便正确匹配足够数量的 SURF 关键点（~308）（我绘制它们）。

现在是问题所在。我将 2D 点传递给 cv::findFindamentalMat 但我得到完全没有根据的结果。函数返回：

为了规避矩阵的大动态范围，Hartley 建议对数据点进行归一化（在欧几里得空间而不是投影空间归一化）......即使这样做，结果也几乎相同。(10^-9 到 10^9)

我知道 FundMat 仅在规模上是准确的，但 10^-9 到 10^+9 的差异太大了。

我在这里提到了其他问题，但我似乎没有得到任何线索：findfundamentalmatrix-doesnt-find-fundamental-matrix how-to-calculate-the-fundamental-matrix-for-stereo-vision

任何想法都会很棒。在为软件管道的其余部分考虑未校准的图像时，这是一个非常重要的步骤。

如果代码有帮助。（虽然它没有缩进和着色......这里的空间太少了。） https://sites.google.com/site/3drecon124/

我是这个领域的新手，我正在尝试用 2d 图像在 3d 中建模一个简单的场景，但我没有任何关于相机的信息。我知道有3 个选项：

• 我有两张图像，并且我知道我从 XML 加载的相机模型（内部模型），例如loadXMLFromFile()=> stereoRectify()=>reprojectImageTo3D()

• 我没有，但我可以校准我的相机 => stereoCalibrate()=> stereoRectify()=>reprojectImageTo3D()

• 我无法校准相机（这是我的情况，因为我没有拍摄 2 张​​图像的相机，然后我需要使用 SURF、SIFT 在两张图像上找到对关键点（我可以使用任何 blob检测器），然后计算这些关键点的描述符，然后根据它们的描述符匹配右图和左图的关键点，然后从中找到基本矩阵。处理要困难得多，大概是这样的：

  1. 检测关键点（SURF，SIFT）=>
  2. 提取描述符 (SURF,SIFT) =>
  3. 比较和匹配描述符（BruteForce，基于 Flann 的方法）=>
  4. 从这些对中找到基本 mat ( findFundamentalMat()) =>
  5. stereoRectifyUncalibrated()=>
  6. reprojectImageTo3D()

我正在使用最后一种方法，我的问题是：

1) 对吗？

2）如果没问题，我对最后一步有疑问stereoRectifyUncalibrated()=> reprojectImageTo3D()。函数的签名reprojectImageTo3D()是：

参数：

• disparity– 输入单通道 8 位无符号、16 位有符号、32 位有符号或 32 位浮点视差图像。
• _3dImage– 输出与 . 大小相同的 3 通道浮点图像disparity。的每个元素都包含从视差图中计算出_3dImage(x,y)的点的 3D 坐标。(x,y)
• Q– 4x4 透视变换矩阵，可以用 获得stereoRectify()。
• handleMissingValues– 指示函数是否应处理缺失值（即未计算差异的点）。如果handleMissingValues=true，则与异常值相对应的具有最小视差的像素（请参阅StereoBM::operator()）被转换为具有非常大 Z 值（当前设置为 10000）的 3D 点。
• ddepth– 可选的输出数组深度。如果为-1，则输出图像将具有CV_32F深度。ddepth也可以设置为CV_16S,CV_32S或 `CV_32F'。

我怎样才能得到Q矩阵？是否可以通过,和或以其他方式获得Q矩阵？FH1H2

3）是否有另一种方法可以在不校准相机的情况下获得 xyz 坐标？

我的代码是：