Advertisement

利用OpenCV开发的立体重建程序。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一份基于 OpenCV 计算机视觉技术书籍中的程序示例，我认为它非常出色，如果您正在学习三维重建，不妨参考一下。 同样的是一份基于 OpenCV 计算机视觉技术书籍中的程序示例，我认为它非常出色，如果您正在学习三维重建，不妨参考一下。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用OpenCV进行三维重建的程序
    优质
    本程序运用OpenCV库实现三维空间物体的重建，通过图像处理与计算机视觉技术，将二维图片转换为逼真的三维模型。 这是《基于OpenCV的计算机视觉技术》一书中一个很好的程序实例，推荐给学习三维立体重建的朋友参考。
     
  • 利用OpenCV实现的三维重建程序
    优质
    本项目基于OpenCV库开发，旨在实现从二维图像序列到三维模型的重建技术。通过特征点检测、匹配及结构恢复等步骤构建真实场景的立体模型，为计算机视觉领域提供实用工具。 这是《基于OpenCV的计算机视觉技术》一书中的一个程序实例，我觉得非常不错，推荐给正在学习三维立体重建的朋友参考。
     
  • 利用OpenCV开发的裂纹检测C++程序
    优质
    本简介介绍了一个基于OpenCV库的C++程序，专注于自动化裂纹检测。该程序通过图像处理技术识别并分析材料表面裂缝，提供精确、高效的缺陷评估解决方案。 读取一张包含裂纹的jpg图片，并运行裂纹检测算法。该算法包括以下步骤：彩色图像灰度化、对比度增强、Canny边缘检测、数学形态学滤波、连通区域查找以及缺陷区域定位与绘制等处理过程，使用VS2017和OpenCV4.5.2进行开发实现。
     
  • 基于 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建
    优质
    本项目结合OpenCV与OpenGL技术，实现高效准确的双目立体视觉系统，用于真实场景的三维建模和深度信息提取。 使用OpenCV与OpenGL进行双目立体视觉的三维重建涉及通过OpenCV实现立体匹配以获取视差图，并利用OpenGL进行三角剖分和纹理贴图。需要配置好OpenGL、OpenCV以及在VS2015中的工程设置，相关代码及文档可以在网上找到详细教程。
     
  • 基于 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建
    优质
    本项目利用OpenCV和OpenGL技术实现双目立体视觉系统，进行图像匹配、深度信息提取及三维模型重建，适用于机器人导航与增强现实领域。 使用OpenCV与OpenGL结合进行双目立体视觉三维重建的代码及文档介绍了一种方法：通过OpenCV实现立体匹配获取视差图，并利用OpenGL进行三角剖分以及纹理贴图，同时需要配置好OpenGL、OpenCV环境并在VS2015中创建相应的工程。
     
  • 基于 OpenCV 和 OpenGL 的双目立体视觉三维重建.zip
    优质
    本项目利用OpenCV和OpenGL技术实现双目立体视觉下的三维空间重建，适用于计算机视觉、机器人导航及虚拟现实等领域。 由双目立体视觉进行三维重建的第一步是寻找两幅图像中的对应点。目前人们已经发明了很多二维图像配准算法，比如SIFT、SURF等等。最新版本的OpenCV 2.2中的features2d库中包含了很多常用的算法，其中特征点定位的算法有FAST, SIFT, SURF ,MSER, HARRIS等，特征点描述算法包括SURF和SIFT等，还有若干种特征点匹配算法。这三个步骤的算法可以任选其一，并自由组合使用。经过实验验证，我发现一种速度、特征点数量和精度都比较好的组合方案：FAST角点检测算法+SURF特征描述子+FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）匹配算法。 在匹配过程中需要采取一些措施来过滤误匹配。一种常用的方法是比较第一匹配结果与第二匹配结果的得分差距是否足够大，这种方法可以过滤掉由于相似性造成的误匹配。还有一种方法是利用已经找到的匹配点，使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法求得两幅视图之间的单应矩阵，然后将左视图中的坐标P用单应矩阵映射到右视图的Q点，并观察与实际匹配结果Q的欧氏距离是否足够小。当然由于图像具有深度信息的影响，在进行这种处理时需要考虑这些因素。
     
  • PLOTCUBE: 创建 3D 立方体 - MATLAB 开发
    优质
    PLOTCUBE 是一个用于创建三维立方体的MATLAB工具，便于用户直观展示数据结构和空间关系，广泛应用于科学计算与可视化领域。 PLOTCUBE - 在当前轴上显示 3D 立方体 函数 PLOTCUBE(EDGES,ORIGIN,ALPHA,COLOR) 可以在当前轴上绘制一个具有以下属性的 3D 立方体： - EDGES : 定义立方体边长的三维向量。 - ORIGIN：定义立方体起点位置的三维向量。 - ALPHA ：用于设置立方体表面透明度的标量值（取值范围为0到1）。 - COLOR: 用于指定立方体面颜色的 RGB 值。 示例用法： ```matlab plotcube([5 5 5],[2 2 2],.8,[1 0 0]); plotcube([5 5 5],[10 10 10],.8,[0 1 0]); plotcube([5 5 5],[20 20 20],.8,[0 0 1]); ```
     
  • 基于Census和Hamming距离的三维立体重建Matlab程序
    优质
    本简介介绍了一种利用人口普查数据与汉明距离进行三维立体重建的MATLAB程序。该方法通过分析图像特征，实现高效准确的三维模型构建。 基于Census变换及Hamming距离的三维立体重建Matlab程序用于从左右灰度图像生成视差图。该结果经过Middlebury标准测试集验证。
     
  • 利用OpenCV开发双目摄像头拍摄程序
    优质
    本项目基于OpenCV库，旨在开发一款能够使用双目摄像头进行立体视觉处理的应用程序。通过捕捉和分析来自两个相机的图像数据，实现三维空间中的物体定位与测量等功能。 基于OpenCV库实现的双目摄像头拍照程序主要用于捕捉并处理来自两个摄像头的图像数据。此过程涉及使用多种OpenCV函数来完成从图像捕获到显示的一系列操作。 首先，了解一些基本概念有助于更好地理解该程序的工作原理：OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了大量用于处理和分析视频及静态图片的功能模块。这些功能包括但不限于图像增强、对象检测与追踪以及3D重建等技术，在多个领域内都有广泛应用。 在实现双目摄像头拍照程序时，我们需要利用OpenCV提供的VideoCapture类来获取来自两个摄像头的实时视频流，并通过一系列函数进行必要的预处理操作（如缩放和灰度转换）。此外，还需使用Mat类存储这些图像数据以便后续分析或显示。为了方便用户输入参数（例如是否需要帮助信息），程序中会采用CommandLineParser类来进行命令行解析。 最后，在完成所有设置后，我们可以通过调用namedWindow与imshow函数创建并展示处理后的结果给用户查看。 综上所述，基于OpenCV的双目摄像头拍照程序不仅展示了该库的强大功能和灵活性，还为开发者提供了丰富的开发资源。对于希望深入了解计算机视觉技术或需要进行相关研究项目的人来说具有重要参考意义。
     
  • 利用OpenCV进行三维重建的代码
    优质
    本代码运用了OpenCV库实现三维空间物体的重建，通过图像处理和立体视觉技术，为计算机视觉项目提供精确的空间模型构建支持。 这是基于OpenCV编写的三维重建代码，适合初学者学习OpenCV和三维重建的参考。