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相移结合格雷码的多频外差方法及单双目结构光三维扫描(含matlab c++代码)相机与投影仪标定技术

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简介:
本项目研究并实现了一种基于相移和格雷码编码的多频外差方法,适用于单目或双目的结构光三维扫描技术。通过精确的相机及投影仪标定,配合MATLAB和C++代码优化了数据处理流程,提升了三维重建精度与效率。 这段代码实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 代码包含两个类:GrayCoding 和 MultiFrequency。其中 GrayCoding 类用于处理相移加格雷码的编码及解码,而 MultiFrequency 类则负责三频四相的编码操作。在 GrayCoding 类中,GenerateFringe 函数生成了带有相移和格雷码特性的条纹图像。该函数使用了一些变量来定义参数,例如条纹宽度 P、相移步数 N 以及图像分辨率 Rows 和 Cols。 通过嵌套循环结构,代码创建四次相位变化的条纹图案,并将其保存为 G1.bmp, G2.bmp, G3.bmp 和 G4.bmp。接着生成格雷码的条纹图象并存储在文件中,这些文件包括了从G5到G10的不同灰度模式图像。 SolvePhase 函数负责解码相移加格雷码的条纹图案。函数首先定义了一些变量如 phi、ph ,用于处理和解析编码后的数据信息。

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客服
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  • matlab c++
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    本项目研究并实现了一种基于相移和格雷码编码的多频外差方法,适用于单目或双目的结构光三维扫描技术。通过精确的相机及投影仪标定,配合MATLAB和C++代码优化了数据处理流程,提升了三维重建精度与效率。 这段代码实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 代码包含两个类:GrayCoding 和 MultiFrequency。其中 GrayCoding 类用于处理相移加格雷码的编码及解码,而 MultiFrequency 类则负责三频四相的编码操作。在 GrayCoding 类中,GenerateFringe 函数生成了带有相移和格雷码特性的条纹图像。该函数使用了一些变量来定义参数,例如条纹宽度 P、相移步数 N 以及图像分辨率 Rows 和 Cols。 通过嵌套循环结构,代码创建四次相位变化的条纹图案,并将其保存为 G1.bmp, G2.bmp, G3.bmp 和 G4.bmp。接着生成格雷码的条纹图象并存储在文件中,这些文件包括了从G5到G10的不同灰度模式图像。 SolvePhase 函数负责解码相移加格雷码的条纹图案。函数首先定义了一些变量如 phi、ph ,用于处理和解析编码后的数据信息。
  • MATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB的结构光系统标定程序,适用于相机和投影仪间的内外参数校准。代码简洁高效,便于科研及工程应用。 Matlab 结构光相机-投影仪标定代码
  • 基于面阵测量研究
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    本研究探讨了在结构光测量系统中采用单目面阵相机和单一投影仪时的标定方法,旨在提高系统的精度和稳定性。通过优化算法,实现了更准确的三维空间重建。 结构光测量技术是一种广泛应用于三维物体形状、尺寸和位置测量的高级成像方法。它结合了光学、图像处理和计算机视觉等多个领域的知识,通过在被测物体上投射特定的光模式,并由相机捕捉这些模式在物体表面的变化来计算出物体的三维信息。在这个过程中,投影仪与相机之间的标定是非常关键的一环,以确保测量结果的高度精确性和准确性。 对于单目面阵相机和单一投影仪组成的系统而言,逆相机法是常用的标定方法之一。这种方法利用已知几何形状的标定板来反向求解出相机和投影仪的具体参数信息。 逆相机法的实施步骤主要包括: 1. **构建标定板**:此过程需要一个包含多个特征点(如棋盘格或圆点阵列)的标准参考平面,这些特征点在真实世界中的位置是已知且精确的。 2. **数据采集**:同时使用相机和投影仪从不同角度捕捉到标定板的图像。每个视角应确保覆盖不同的视场范围,以获取足够的几何信息。 3. **特征检测**:对捕获的数据进行处理后自动识别并匹配出标定板上的关键点位置。 4. **建立几何模型**:依据这些已知的关键点位移情况来构建相机和投影仪之间的几何关系模型。这涉及到求解内参数矩阵(包括镜头畸变等)以及外参数矩阵(相对于参考平面的位置信息)。 5. **优化求解**:通过最小化误差函数进行迭代计算,以使实际观测到的特征点与理论上的投影尽可能吻合。 6. **验证和校正**:使用新获得的标定结果对未知物体进行测试,并比较之前未标定时的数据。这一步骤有助于评估整个系统的准确性和稳定性,并据此做出必要的调整。 结构光测量技术在工业检测、机器人导航、生物医学成像及文化遗产保护等领域有着广泛的应用前景。投影仪和相机之间的精确同步与高质量的参数校正是保证最终三维模型精度的基础条件之一,因此掌握逆相机法标定算法对于实现高精度测量至关重要。此外,在实际操作过程中还需注意控制环境光照强度、选择合适的标定板材质以及确保数据处理步骤的有效性等方面以进一步提升系统的整体性能。
  • 基于视觉重建:互补四步MATLAB应用栅测量分析
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用互补格雷码四步相移法及多频外差法进行单目视觉结构光三维重建的方法,并深入探讨了其在光栅测量中的应用和性能分析。 本段落探讨了基于单目视觉结构光代码的三维重建技术,并重点介绍了互补格雷码四步相移法与多频外差法在MATLAB中的实现方法及相关的光栅测量问题。文章详细描述了从加载标定结果到生成最终点云的过程,涵盖了单目视觉、结构光编码、三维重建等关键技术领域。 主要讨论的内容包括: - 单目视觉技术 - 结构光代码及其应用 - 三维重建过程中的互补格雷码四步相移法和多频外差法的MATLAB实现版本 - 光栅测量问题及解决方案 这些方法和技术为单目视觉结构光下的精确三维建模提供了有效途径。
  • 优质
    简介:三维结构光扫描技术是一种高效精确获取物体表面三维几何信息的方法,广泛应用于工业测量、逆向工程及医学成像等领域。 结构光栅三维扫描及其特征点匹配与标定过程。
  • 张氏
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    简介:本文介绍了一种新颖的单目相机与投影仪联合标定技术——张氏标定法。该方法通过分析两设备间的几何关系,实现高效且准确的内外参数校准。 标定板为白色圆形背景,包含五个大圆。使用三频四相进行解相位处理,采用opencv3.4.11版本。
  • IMU
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    本文探讨了单目与双目相机结合惯性测量单元(IMU)的联合标定技术及其应用方法,旨在提高系统的精度和鲁棒性。 在当今科技迅速发展的背景下,图像处理与计算机视觉领域已成为研究热点之一。其中,单目及双目相机系统结合惯性测量单元(IMU)的联合标定技术是实现精确视觉定位与导航的关键手段。该技术涵盖机器视觉、传感器融合和信号处理等多学科知识。 单目相机系统仅使用一个摄像头获取图像信息,用于确定物体在图像平面上的位置。由于缺乏深度信息,这种系统的距离测量能力有限。相比之下,双目相机通过两个摄像头捕捉同一场景,并利用视角差异计算物体的深度信息,从而重建三维空间结构。 IMU(惯性测量单元)结合了加速度计和陀螺仪等传感器,提供关于运动状态的信息,包括速度、位置、加速度及角速度。它在导航定位与机器人控制中应用广泛。 当单目或双目相机系统与IMU整合时,可以利用视觉信息和动态数据进行融合处理,实现更精确的三维空间定位和姿态估计。这种技术涉及复杂的校准过程,包括内部参数标定、几何关系确定及外部参数计算等步骤。 在联合标定时,研究者首先需单独对单目或双目相机完成内部标定以获取焦距与畸变系数等信息,并确保双目系统基线长度和极线正确。接着通过图像特征与IMU数据估算两者相对位置和姿态关系,使其同步工作。 整个过程中,算法选择、特征点提取、误差点剔除及精度评估等因素会影响最终标定效果。实验需在多种环境条件下进行以保证参数的通用性,并且实时性和鲁棒性也是评价系统性能的重要标准。 完成联合标定后,通过获得的相关参数可以融合相机图像信息和IMU数据实现更准确的空间定位与姿态估计,广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、增强现实等众多领域。这项技术集成了多学科知识和技术,要求深入理解相机工作原理及IMU特性,并掌握先进的数据处理与融合算法以适应复杂环境并提供高效导航服务。
  • 基于实时重建实现
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    本项目探索了利用单目相机结合结构光技术进行高效、精准的实时3D重建方法,并提供了相应的开源代码。 三维重建技术使用单目相机结合结构光进行实时扫描与重建的代码实现。
  • 重建,基于QT实现从零部署
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    本项目专注于利用格雷码结构光技术进行高效的面三维重建,并通过QT平台开发实现了相机自动标定功能。提供详尽的代码和部署指南。 面结构光三维重建涉及相机标定及QT源码的应用,并从零部署格雷码结构光技术。这种技术是一种精确、快速的非接触式主动测量方法,在制造业中应用广泛。 多频外差法基于时间相位展开算法,利用不同频率的条纹光栅投影到被测物体表面,并在每种频率条纹投影过程中进行相应的相移变换。这种方法使得每个像素点的相位信息计算独立,有利于对干扰的抑制。 双目成像系统可以看作是一个特殊的结构光三维重建系统,其中投影仪扮演“相机”的角色。通过两个相机(一个真实相机和一个虚拟的“投影仪相机”)的信息来唯一确定物体的三维信息。 相移原理旨在计算同一频率条纹光栅图中的相位主值。在N步相移法中,假设投射出的条纹光栅遵循正弦分布规律,并通过测量分析其相移变化,从而获取目标物的深度数据。 相机标定是利用带有棋盘图案(即标定板)的一系列图像序列来确定相机内参矩阵和畸变系数的过程。投影仪同样需要进行类似的参数校准以确保准确度。 三维扫描则是在完成上述步骤后,在不改变硬件或软件设置的情况下,移除标定板并将目标物体置于系统前,采集一组用于重建的图像数据。
  • 利用进行重建并附带MATLAB运行果.zip
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    本资源包含使用多频外差解相技术实现三维重建的方法介绍、详细步骤说明以及MATLAB源代码和实验运行结果,适用于科研与教学。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等,此外还包括路径规划与无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容涵盖标题所示主题的介绍及相关研究。更多详细信息可通过博主主页搜索博客获取。 适合人群:本科及硕士研究生科研学习使用 开发者专注于热爱科研的MATLAB仿真开发工作,并不断在技术上和心态上进步,欢迎对相关项目感兴趣的同仁进行交流合作。 团队长期从事以下领域的算法研究与改进: 1. 智能优化算法及其应用 1.1 改进智能优化算法(单目标及多目标) 生产调度方面: 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度 路径规划相关领域: 旅行商问题(TSP、TSPTW)、各类车辆路径规划(如vrp, VRPTW)、机器人及无人机的三维路径规划,多式联运优化等。 其他研究方向包括: 1.3 路径规划 1.4 三维装箱求解 1.5 物流选址(背包问题和物流中心选址) 电力系统优化:微电网优化,配电网系统重构及有序充电策略等 神经网络预测与分类领域涵盖BP、LSSVM、SVM等多种算法,以及CNN卷积神经网络的应用。 图像处理方面: 图像识别包括车牌、交通标志、人脸表情和病灶检测。 此外还有信号处理(如故障诊断)、元胞自动机仿真及无线传感器网络相关研究。