Cv照相机定标和三维重建 - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision
转OpenCV学习笔记17双目测距与三维重建
转OpenCV学习笔记17 双目测距与三维重建三、双目定标和双目校正双目摄像头定标不仅要得出每个摄像头的内部参数，还需要通过标定来测量两个摄像头之间的相对位置(即右摄像头相对于左摄像头的三维平移t和旋转R参数)。
图6要计算目标点在左右两个视图上形成的视差，首先要把该点在左右视图上两个对应的像点匹配起来。
然而，在二维空间上匹配对应点是非常耗时的，为了减少匹配搜索范围，我们可以利用极线约束使得对应点的匹配由二维搜索降为一维搜索。
图7而双目校正的作用就是要把消除畸变后的两幅图像严格地行对应，使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上，这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号，只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点。
图8 1.关于cvStereoCalibrate的使用如果按照Learning OpenCV的例程，直接通过cvStereoCalibrate来实现双目定标，很容易产生比较大的图像畸变，边角处的变形较厉害。
最好先通过cvCalibrateCamera2()对每个摄像头单独进行定标，再利用cvStereoCalibrate进行双目定标。
这样定标所得参数才比较准确，随后的校正也不会有明显的畸变。
我使用的程序主要基于Learning OpenCV的例程ch12_ex12_3.cpp，其中主要部分如下：///////////////////////////////////////////////////////////////// ///////////是否首先进行单目定标?cvCalibrateCamera2(&_objectPoints,&_imagePoints1,&_npoints,imageSi ze,&t_M1,&t_D1,NULL,NULL,CV_CALIB_FIX_K3)；cvCalibrateCamera2(&_objectPoints,&_imagePoints2,&_npoints,imageSize, &t_M2,&t_D2,NULL,NULL,CV_CALIB_FIX_K3)；///////////////////////////////////////////////////////////////////// ///////进行双目定标cvStereoCalibrate(&_objectPoints,&_imagePoints1,&_imagePoints2,&_npoi nts,&t_M1,&t_D1,&t_M2,&t_D2,imageSize,&t_R,&t_T,&t_E,&t_F,cvTermCrite ria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,100,1e-5))；//flags为默认的CV_CALIB_FIX_INTRINSIC上面的t_M1(2),t_D1(2)分别是单目定标后获得的左(右)摄像头的内参矩阵(3*3)和畸变参数向量(1*5)；t_R,t_T分别是右摄像头相对于左摄像头的旋转矩阵(3*3)和平移向量(3*1),t_E是包含了两个摄像头相对位置关系的Essential Matrix(3*3)，t_F则是既包含两个摄像头相对位置关系、也包含摄像头各自内参信息的Fundamental Matrix(3*3)。
使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧
使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧近年来，计算机视觉技术的发展使得三维重建变得更加便捷和精确。
通过使用计算机软件和图像处理算法，我们可以将二维图像转化为逼真的三维模型。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行三维重建的一般步骤和一些技巧。
第一步：数据采集三维重建的第一步是收集所需的数据。
通常，我们可以使用各种不同的方法来获取数据，包括摄影、激光扫描、结构光等。
其中最常见的方法是使用照相机拍摄一系列图像，并确保在拍摄过程中覆盖被重建对象的各个角度。
此外，还可以使用专业的三维扫描仪来获取更准确的数据。
在数据采集的过程中，确保图像的清晰度和质量是非常重要的，这将直接影响到后续重建的精确度。
第二步：图像处理在数据采集完成后，下一步是对采集到的图像进行处理。
这一步骤主要包括图像去噪、图像配准、图像校正等。
去噪是指消除图像中的噪声，以提高图像质量。
图像配准是指将不同角度拍摄的图像进行对齐，以确保后续处理的准确性。
而图像校正则是针对拍摄过程中可能出现的畸变进行修正，以保证图像的几何属性。
第三步：特征提取在图像处理完成后，接下来需要进行特征提取。
特征提取是将图像中的关键点或特征进行检测和提取的过程。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取这些特征，可以帮助计算机对图像进行更准确的分析和处理。
特征提取的目的是为后续的三维重建提供更具信息量的数据。
第四步：三维重建在完成特征提取后，接下来就是执行三维重建算法。
三维重建算法有多种，包括从图像对中恢复相机姿态、三角测量、体素表示等。
从图像对中恢复相机姿态是指分析两个或多个图像之间的关系，恢复相机的位置和姿态信息。
三角测量是通过计算多个相机拍摄的图像中特征点的三角化位置，来恢复三维点的坐标。
体素表示则是将三维空间划分为小的立方体，通过求解每个立方体的属性，来重建整个三维模型。
第五步：模型优化和重建结果调整在三维重建完成后，可能需要对生成的模型进行优化和调整。
这包括去除不准确的部分、填充缺失的区域、平滑表面等。
医学影像处理中的三维重建技术
医学影像处理中的三维重建技术一、医学影像处理简介医学影像处理是应用计算机技术来对医学影像进行分析和处理的一门学科。
医学影像包括X光、CT、MRI等，这些影像可以用来诊断和治疗疾病。
在医学影像处理中，三维重建技术是一种重要的技术手段，可以将医学影像转化为三维模型，更好地展示和分析医学影像。
二、三维重建技术的基本原理三维重建技术的基本原理是将二维医学影像转换为三维模型。
这个过程可以分为三个步骤：图像采集、图像处理和三维重建。
1. 图像采集图像采集是将医学影像数字化的过程。
常见的图像采集设备有X光、CT、MRI等。
这些设备将人体内部的器官和组织切片成二维影像，并数字化存储。
2. 图像处理图像处理是将数字化的医学影像进行分析和处理的过程。
这个过程包括预处理、分割、配准和特征提取等步骤。
预处理是对医学影像进行去噪和增强的处理，以去除噪声和提高影像质量。
分割是将医学影像分割成不同的组织和器官，以便进一步分析和处理。
配准是将不同的医学影像进行对齐，以便生成一个三维模型。
特征提取是从医学影像中提取有意义的特征，以便生成一个准确的三维模型。
3. 三维重建三维重建是将分析和处理后的医学影像转化为三维模型的过程。
这个过程包括点云生成、曲面重建和纹理映射等步骤。
点云是由医学影像中的像素点生成的三维点云模型，曲面重建是对三维点云进行处理，生成一个几何形状具有连续光滑外观的三维模型。
纹理映射是将二维的医学影像贴在三维模型的表面上，增强三维模型的真实感。
三、三维重建技术的应用三维重建技术的应用广泛，涵盖了医疗、生物学、工业设计等领域。
在医疗领域，三维重建技术被广泛应用于手术前的分析和规划。
医生可以使用三维模型来模拟手术过程，给患者提供更准确和安全的治疗方案。
此外，三维重建技术还可以用于义肢和隐形眼镜的设计和制造。
在生物学领域，三维重建技术可以帮助研究人体和动物组织的结构和功能。
研究人员可以使用三维模型来模拟细胞和组织的行为，进一步研究疾病的基础和治疗方法。
如何使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理
如何使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理计算机视觉和图像处理是现代科技领域中的热门研究方向。
而OpenCV（Open Source Computer Vision）作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的工具和功能，方便用户进行图像处理、计算机视觉以及机器学习任务的实现。
本文将介绍如何使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理，主要包括图像获取、显示与保存、图像处理、特征提取与匹配等内容。
### 一、图像获取使用OpenCV进行图像处理的第一步是获取图像。
OpenCV可以直接从摄像头、图像文件或视频文件中获取图像。
对于从摄像头获取图像，可以使用OpenCV提供的`cv2.VideoCapture`函数进行调用，通过读取连续帧来实时显示或处理图像。
对于从图像或视频文件获取图像，可以使用`cv2.imread`和`cv2.VideoCapture`函数来读取相应文件，得到图像或视频的帧。
### 二、图像显示与保存在获取图像后，可以使用OpenCV进行图像的显示和保存。
使用`cv2.imshow`函数可以显示图像的窗口，并实时更新连续帧来实现视频播放。
使用`cv2.imwrite`函数可以将图像保存到指定的文件路径中，可以选择保存为不同的图像格式，如JPEG、PNG等。
### 三、图像处理OpenCV提供了丰富的图像处理功能，可以对图像进行各种操作和变换。
其中包括图像的缩放、旋转、平移、镜像、裁剪等。
可以使用`cv2.resize`函数对图像进行缩放，设置目标图像大小，可以根据需要选择插值方法。
使用`cv2.rotate`函数可以实现图像的旋转，可以设置旋转角度和旋转中心。
使用`cv2.warpAffine`函数可以实现图像的平移、镜像和裁剪等操作，只需设置相应的变换矩阵即可。
### 四、特征提取与匹配在计算机视觉和图像处理中，经常需要进行特征提取和匹配。
OpenCV提供了各种特征提取和匹配的算法和函数，方便用户进行相关任务的实现。
Matlab中的相机标定与三维重建方法
Matlab中的相机标定与三维重建方法相机标定和三维重建是计算机视觉领域中非常重要的技术，可以广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以方便地实现相机标定和三维重建。
1. 相机标定方法在进行相机标定之前，我们首先需要了解相机的内外参数。
相机的内参数包括焦距、主点坐标、像素大小等，而外参数则包括相机的位置和姿态。
标定的目的就是通过一组已知的特征点对相机的内外参数进行估计。
在Matlab中，可以使用相机标定工具箱进行相机标定。
这个工具箱提供了多种标定方法，包括基于平面模型的标定方法、基于球面模型的标定方法、基于立体标定方法等。
其中最常用的是基于平面模型的标定方法，即利用多个平面上的特征点进行标定。
在标定过程中，我们需要采集一系列的图像，对每张图像进行角点检测，并记录每个角点的像素坐标。
然后，通过最小二乘法或优化算法估计相机的内外参数。
在Matlab中，可以使用函数calibrateCamera来完成相机标定，该函数会自动计算相机的内外参数，并给出标定结果的评估指标。
2. 三维重建方法相机标定完成后，我们可以利用标定的结果对图像进行三维重建。
三维重建的目的是通过多个视角下的图像来恢复物体的三维形状和位置。
在Matlab中，可以使用视觉几何工具箱进行三维重建。
该工具箱提供了多种三维重建算法，包括三角剖分法、立体视觉法、稀疏点云法等。
其中最常用的是稀疏点云法，即通过对特征点进行匹配，估计它们在三维空间中的位置。
在三维重建过程中，我们首先需要对多个视角下的图像进行特征提取和匹配。
然后，通过三角测量或最小二乘法估计特征点在三维空间中的位置。
最后，可以使用点云可视化工具将估计的三维点云进行可视化。
3. 实例应用相机标定和三维重建在很多领域都有广泛的应用。
例如，在机器人导航中，我们可以利用相机标定和三维重建来估计机器人的位置和周围环境的三维形状，从而实现自主导航。
摄像机标定技术及其在三维重建中的应用研究
摄像机标定技术及其在三维重建中的应用研究随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，三维重建技术越来越受到人们的关注。
三维重建是指通过计算机处理多张二维图像，生成真实物体的三维模型。
其中一个重要的环节就是摄像机标定技术。
本文将从摄像机标定的基本原理、标定精度的影响因素、标定方法以及摄像机标定技术在三维重建中的应用等方面进行探讨。
一、摄像机标定的基本原理摄像机标定的基本原理是建立从像素坐标到世界坐标的映射关系，通过标定板上已知世界坐标系下的点在图片中的像素坐标以及摄像机内参、外参和畸变参数，计算出摄像机的内参、外参和畸变参数，从而将像素坐标系和世界坐标系进行转换。
在摄像机标定中，内参是指摄像机的固有参数，包括相机的焦距、主点和像素尺寸等。
外参是指摄像机的位置和朝向参数，包括摄像机的位置和姿态等。
畸变参数是为了弥补摄像机镜头实际成像情况和理想成像的偏差而设置的参数。
二、标定精度的影响因素标定精度是指摄像机标定结果的准确程度，受到多方面因素的影响。
其中最主要的因素包括标定板的尺寸、摄像机的参数、摄像机与标定板的距离以及标定板的数量等。
首先，标定板的尺寸不宜过小或过大。
过小的标定板会导致标定误差较大，同时过大的标定板也会使标定过程变得复杂。
其次，摄像机参数的影响也十分重要。
如摄像机的像素尺寸和焦距过小，会导致标定精度不足。
而摄像机与标定板的距离过远或过近也会影响标定精度。
同时，标定板的数量也会影响标定精度。
通常情况下，使用更多的标定板会有更好的标定精度。
但是过多的标定板也会使得标定过程变得繁琐。
三、常见的摄像机标定方法常见的摄像机标定方法主要包括基于静态图片的标定方法和基于视频序列的标定方法。
其中，基于静态图片的标定方法又包括棋盘格标定法、直线标定法和圆网格标定法等。
棋盘格标定法是一种较为简单易行的标定方法。
通过在标定板中摆放黑白相间的棋盘格，然后拍摄多张包含棋盘格的静态图片，在计算机中对这些图片进行处理，得到摄像机的内参、外参和畸变参数。
基于计算机视觉算法的三维重建教程
基于计算机视觉算法的三维重建教程计算机视觉是近年来快速发展的领域之一，其应用涉及到三维重建、目标检测、图像识别等多个方面。
其中，基于计算机视觉算法的三维重建是一项重要且具有挑战性的任务。
本文将介绍三维重建的基本原理、算法流程和相关应用。
一、基本原理三维重建的基本原理是通过从多个视角获取的二维图像恢复目标物体的三维结构。
通常的步骤如下：1. 相机标定：通过对相机内外参数的精确测量和标定，获得相机的真实拍摄参数，以保证后续处理的准确性。
2. 图像采集：选择合适的角度和距离拍摄目标物体，获得多个视角下的图像序列。
3. 特征提取：对图像中的特征点进行提取，如角点、边缘等。
4. 特征匹配：通过特征描述子的计算和匹配，找到多个视角下的对应特征点。
5. 三维重建：利用匹配的特征点，通过三角测量、结构光或立体匹配等方法，计算目标物体的三维坐标。
二、算法流程1. 相机标定相机标定是三维重建的第一步，它能够获得相机的内外参数。
一种常用的方法是使用棋盘格标定法，通过移动不同位置的棋盘格，拍摄多张图像，并利用相应的标定算法计算相机的内外参数。
2. 图像采集三维重建需要从多个视角下获取目标物体的图像序列。
一般使用拍摄系统，通过改变相机的位置和角度来拍摄目标物体。
采集的图像数量和角度选择会直接影响重建效果的精度和完整性。
3. 特征提取与匹配在重建过程中，特征点的提取和匹配是非常关键的步骤。
常用的方法有Harris角点检测、SIFT、SURF等。
提取到的特征点经过描述子的计算和匹配，可以找到在不同视角下的对应特征点。
匹配的过程需要注意对特征点进行筛选和优化，以确保匹配的准确性和稳定性。
4. 三维重建在特征点匹配完成后，可以通过多种方法进行三维重建。
常用的包括三角测量、结构光和立体匹配。
三角测量方法通过计算多个视角下的相机参数和特征点的三维坐标，得到目标物体的三维形状。
结构光方法利用光投影技术，通过对物体表面进行灰度或彩色编码，然后通过拍摄多个视角的图像，利用结构光的几何关系进行三维重建。
CV_参考手册
CV 参考手册HUNNISH注：本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻译的，原文件是：<opencv_directory>/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直接从阿须数码中下载：/incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/ref/opencvref_cv.htm。
翻译中肯定有不少错误，另外也有些术语和原文语义理解不透导致翻译不准确或者错误，也请有心人赐教。
图像处理、结构分析、运动分析和对象跟踪部分由R.Z.LIU翻译，模式识别、照相机定标与三维重建部分由H.M.ZHANG翻译，全文由Y.C.WEI统一修改校正。
∙图像处理o梯度, 边缘和角点o采样差值和几何变换o形态学操作o滤波和彩色变换o金字塔及其应用o连接组件o图像和轮廓矩o特殊图像变换o直方图o匹配∙结构分析o轮廓处理o计算几何o平面划分∙运动分析和对象跟踪o背景统计量的累积o运动模板o对象跟踪o光流o预估器∙模式识别o目标检测∙照相机定标和三维重建o照相机定标o姿态估计o极线几何∙函数列表∙参考图像处理注意:本章描述图像处理和分析的一些函数。
其中大多数函数都是针对两维象素数组的，这里，我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage 结构，也可以是CvMat或者CvMatND结构。
梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); src输入图像.dst输出图像.xorderx 方向上的差分阶数yordery 方向上的差分阶数aperture_size扩展 Sobel 核的大小，必须是 1, 3, 5 或 7。
投影机标定与三维重建算法研究
投影机标定与三维重建算法研究在现代的科技发展中，三维重建技术成为了计算机视觉领域的一个热门研究方向。
为了实现三维重建，需要进行投影机标定，也就是利用对应点原理确定相机和物体的位置关系，从而获得一个理想的三维模型。
本文主要讨论投影机标定与三维重建算法研究。
一、投影机标定技术1. 查找对应点投影机标定的一项重要的任务是查找对应点。
这里的对应点指的是摄像机拍摄图像与场景中实际物体的对应点。
为了进行标定，需要至少选取六对对应点，然后利用这些点计算出摄像机和物体之间的位置关系。
在实际的应用中，对应点的查找需要依靠特定的软件或系统，例如OpenCV和Matlab等。
2. 相机内部参数标定在进行标定过程中，还需要对相机的内部参数进行标定。
相机内部参数是指利用数学函数对相机的成像原理进行描述的参数，包括畸变系数、焦距和图像中心等。
相机的内部参数标定是利用一些特殊的标定物，例如棋盘格，来进行相机系统的标定。
常用的标定方法包括张正友标定方法和Tsai标定方法等。
3. 相机外部参数标定除了相机的内部参数，相机外部参数也需要进行标定。
相机的外部参数是指相机坐标系和世界坐标系之间的转换矩阵。
在进行标定的过程中需要使用至少三组对应点，由此可以得到相机坐标系和世界坐标系之间的位置和姿态关系。
在实际的应用中，常使用的外部参数标定方法包括PnP问题解算和直接线性变换等。
二、三维重建算法研究1. 点云重建算法点云重建是三维重建的一种常见方法，该方法通过在场景中摆放多个摄像机或使用激光扫描仪等设备，同时获取到多个视图下场景中的点云数据。
通过对每个视图下的点云数据进行配准和融合，就可以得到一个完整的三维点云模型。
在实际的应用中，常用的点云重建算法包括基于ICP（Iterative Closest Point）的静态点云配准和基于MVS（Multi-View Stereo）的动态点云配准等。
2. 体素重建算法体素重建是一种利用体素网格表示物体的三维重建方法。
OpenCV简介
IplImage结构体定义
void*imageId；//可忽略 struct_IplTileInfo*tileInfo;//可忽略 int imageSize;//图像大小 char*imageData;//指向图像数据的指针 int widthStep;//校准后的行字节数 int BorderModel[4];//可忽略 int BorderConst[4];//可忽略 char*imageDataOrigin;//指向完整的没有 校准的图像
OpenCV中包含了300多种图像处理和计算 机视觉方面的C/C++程序，其中包含大量的 函数用来处理计算机视觉领域常见的问题， 如：运动分析、目标跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等 OpenCV自2000年发布以来，已经被下载50 万次，吸引超过5000名会员注册加入
何为 OpenCV
目前OpenCV包含如下几个部分：
OpenCV 常用函数
NamedWindow（）：窗口定义函数 语法： int cvNamedWindow （const char* name， unsigned long flags）； 参数类型说明: Name const char* 窗口名 Flags unsigned long 窗口属性指标值， 可以选择 CV_WINDOW_AUTOSIZE共有 1 和0 两种值。 CV_WINDOW_AUTOSIZE 表示窗口尺寸与原始 尺寸相同，0 表示以固定的尺寸显示图像 返回值：无
使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉
使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉标题：OpenCV在图像处理与计算机视觉中的应用引言：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛用于图像处理与计算机视觉的开源库。
它提供了丰富的函数和算法，可以用于图像处理、特征提取、对象识别和跟踪等任务。
本文将介绍OpenCV在图像处理和计算机视觉中的主要应用。
一、图像处理：1. 图像加载与保存：OpenCV提供了函数，可以方便地加载和保存图像文件，支持多种常见格式，如JPEG、PNG和BMP等。
2. 图像转换：OpenCV可以进行图像的灰度化、二值化、边缘检测等处理，使得图像更易于分析和处理。
3. 图像滤波：OpenCV提供了各种图像滤波算法，如高斯滤波、中值滤波和均值滤波等，可以用于降噪、平滑和图像增强等任务。
4. 图像增强：OpenCV可以进行直方图均衡化、对比度调整和色彩空间转换等操作，以增强图像的质量和可视化效果。
5. 图像分割：OpenCV提供了多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长和边缘检测等，用于将图像分割成不同的区域，以便进行后续处理。
6. 特征提取：OpenCV支持特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征转换）和ORB（旋转不变金字塔特征转换）等，用于提取图像中的关键点和描述符，以用于对象识别和匹配。
二、计算机视觉：1. 对象检测：OpenCV提供了多种对象检测算法，如Haar级联检测器、HOG （方向梯度直方图）检测器和卷积神经网络等，可以用于检测和识别图像中的人脸、行人和车辆等对象。
2. 物体跟踪：OpenCV支持多种对象跟踪算法，如卡尔曼滤波、均值迁移和CamShift等，可以用于跟踪视频中的运动物体，如运动目标和手势等。
3. 行为识别：OpenCV可以用于分析视频数据，提取关键帧和特征，通过机器学习算法实现行为识别任务，如动作识别、姿态估计和表情识别等。
4. 立体视觉：OpenCV提供了立体视觉算法的函数和类，可以用于计算图像中的深度信息，用于三维建模、虚拟现实和增强现实等应用。
使用计算机视觉技术进行场景重建和三维建模的方法
使用计算机视觉技术进行场景重建和三维建模的方法计算机视觉技术是一种通过计算机对图像和视频进行感知、理解和处理的技术。
在场景重建和三维建模领域，计算机视觉技术可以帮助我们从图像或视频中重建场景的三维模型。
这种技术在许多领域中都有广泛的应用，例如虚拟现实、游戏开发、城市规划等。
场景重建是指通过计算机视觉技术从图像或视频中恢复出场景的三维模型。
一般来说，场景重建包括以下几个主要步骤：图像采集、摄像机标定、图像特征提取、特征匹配、深度估计和三维模型生成。
首先，图像采集是场景重建的第一步。
需要使用具有高分辨率的摄像机将场景拍摄下来。
摄像机的选择取决于场景大小、所需精度等因素。
然后，摄像机标定是场景重建的关键步骤。
摄像机标定是通过对摄像机进行参数估计，以便准确地恢复场景的三维结构。
这可以通过在场景中放置已知尺寸和位置的标记物来实现。
通过测量标记物在图像中的位置，可以计算出摄像机参数，包括焦距、畸变等。
接下来，需要对图像进行特征提取。
特征提取是指从图像中提取出与场景的特征有关的信息。
这些特征可以是边缘、角点、斑点等。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
通过提取图像的特征，可以减少对图像的处理，提高计算效率。
特征提取完成后，需要进行特征匹配。
特征匹配是将不同图像中的对应特征点进行匹配的过程。
这可以通过计算特征之间的相似度来实现。
常用的特征匹配算法包括KNN（最近邻）和RANSAC（随机抽样一致性）算法。
通过特征匹配，可以找到图像中对应的特征点，从而建立不同图像之间的对应关系。
在特征匹配之后，可以进行深度估计。
深度估计是指从特征匹配得到的对应点中估计出场景中各个点的深度或距离。
深度估计可以通过三角测量法、立体视觉法、结构光法等方法来实现。
这些方法利用了特征匹配得到的图像间的对应关系，通过几何约束来估计深度信息。
最后，通过深度估计得到的深度信息，可以生成场景的三维模型。
这可以通过将深度信息转换为点云表示来实现。
opencv3 标定
opencv3 标定概述在计算机视觉领域中，标定（calibration）是一个重要的过程，用于矫正图像或视频中的畸变。
在使用相机进行图像处理或计算机视觉任务时，相机的畸变会影响图像几何形状的精度和准确性。
因此，标定过程可以根据相机内外参数的估计，对相机的畸变进行校准和矫正。
本文将介绍如何使用OpenCV3实现相机标定。
什么是相机标定相机标定是指为了获取相机的内外参数，以校正和矫正相机的畸变效果，从而提高图像几何形状的精度和准确性的过程。
相机内参数包括焦距、主点坐标和畸变系数等，而相机外参数包括相机的旋转矩阵和平移向量等。
相机标定的应用相机标定在计算机视觉和机器视觉中具有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.三维重建：通过多个相机的标定结果，可以实现更精确的三维重建。
2.目标跟踪：标定可以纠正图像中的畸变，提高目标跟踪的准确性。
3.机器人导航：标定可以帮助机器人进行精确的定位和导航。
4.虚拟现实：标定可以为虚拟现实提供更真实的视觉效果。
使用OpenCV3进行相机标定的步骤下面将介绍使用OpenCV3进行相机标定的具体步骤。
1. 收集标定图像首先需要准备一组标定图像。
这些图像应该包含不同角度和距离下的平面棋盘格。
为了获得更准确的标定结果，建议使用不同角度和距离下的至少10张棋盘格图像。
2. 提取棋盘格角点将标定图像加载到OpenCV中，利用函数findChessboardCorners()来检测图像中的棋盘格角点。
该函数将返回检测到的角点的像素坐标。
3. 标定使用函数calibrateCamera()对相机进行标定。
该函数需要输入棋盘格角点的像素坐标、棋盘格的物理尺寸和图像的分辨率等参数。
函数将返回相机的内外参数。
4. 评估标定结果标定完成后，可以使用函数getOptimalNewCameraMatrix()来获取优化后的相机内参数。
同时，还可以使用函数undistort()对图像进行畸变矫正。
使用计算机视觉技术进行图像配准与立体重建的方法
使用计算机视觉技术进行图像配准与立体重建的方法引言：随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理和立体重建成为了研究的重点。
图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐，以便于后续处理和分析。
立体重建是通过多个图像中的深度信息来生成立体视觉效果。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行图像配准与立体重建的方法。
一、图像配准的方法1. 特征匹配：特征匹配是图像配准中常用的方法之一。
主要通过寻找两幅图像中具有差异的特征点，然后计算特征点的相似性来实现图像的配准。
常用的特征点包括角点、斑点和边缘等。
通过特征匹配可以得到图像之间的几何变换关系。
2. 点对点匹配：点对点匹配是一种常用的图像配准方法。
该方法通过选择两幅图像中一一对应的点，然后计算点之间的几何变换关系。
点对点匹配适用于图像中有明显特征点的情况，如建筑物或人脸等。
3. 视觉特征匹配：视觉特征匹配是一种基于图像的全局特征进行配准的方法。
通过提取图像的视觉特征，如颜色直方图和纹理特征等，然后计算特征之间的相似性来实现图像的配准。
该方法适用于图像中没有明显特征点的情况。
二、立体重建的方法1. 立体视觉法：立体视觉法是一种基于两个或多个图像进行深度信息推断的方法。
该方法通常使用两个摄像头或者从不同视角拍摄的图像，并通过计算两个视图之间的视差（disparity）来实现立体重建。
常用的立体重建算法包括基于块匹配的方法和基于角点匹配的方法等。
2. 结构光法：结构光法是一种使用特殊的光源和相机进行立体重建的方法。
该方法通过投射特殊的光栅图案到物体上，并使用相机捕获光栅图案的变形，然后通过计算变形信息来重建物体的深度。
结构光法适用于需要高精度立体重建的场景，如工业测量和三维扫描等。
3. 三维重建算法：三维重建算法是一种使用多张图像进行立体重建的方法。
该方法通常需要对图像进行特征提取、匹配和深度估计等处理步骤，然后使用重建算法生成三维模型。
常用的三维重建算法包括结构从运动（structure from motion）和多视图几何（multiview geometry）等方法。
数字图像处理和计算机视觉中的三维重建技术研究
数字图像处理和计算机视觉中的三维重建技术研究数字图像处理和计算机视觉技术的不断发展，使得三维重建技术成为了一个备受关注的领域。
三维重建技术是指通过对二维图像或视频进行处理，从而生成三维模型的过程。
它在医学、工业、娱乐等领域都有广泛的应用。
在数字图像处理和计算机视觉中，三维重建技术是一个非常重要的研究方向。
它可以帮助我们更好地理解三维空间中的事物，从而为我们提供更多的信息和知识。
同时，三维重建技术也可以帮助我们更好地进行模拟和仿真，从而为我们提供更好的实验平台。
三维重建技术的研究主要涉及到三个方面：图像获取、数据处理和模型生成。
其中，图像获取是三维重建技术的基础。
在数字图像处理和计算机视觉中，我们可以使用多种方式来获取图像，例如摄影、扫描和激光测量等。
这些方法都可以帮助我们获取到不同精度和分辨率的图像数据。
在数据处理方面，我们需要对获取到的图像数据进行处理和分析。
这包括图像预处理、特征提取和匹配等步骤。
通过这些步骤，我们可以将图像数据转化为数字化的信息，并且提取出其中的特征信息。
最后，在模型生成方面，我们需要将处理后的数据转化为三维模型。
这包括点云重建、三角网格生成和曲面拟合等步骤。
通过这些步骤，我们可以将处理后的图像数据转化为具有形状和结构的三维模型。
三维重建技术在医学领域中有着广泛的应用。
例如，在医学影像诊断中，三维重建技术可以帮助医生更好地观察患者的病情，并且提供更好的诊断结果。
在工业领域中，三维重建技术可以帮助我们更好地进行产品设计和制造。
在娱乐领域中，三维重建技术可以帮助我们更好地进行虚拟现实技术的应用。
总之，数字图像处理和计算机视觉中的三维重建技术是一个非常重要的研究方向。
它在多个领域中都有广泛的应用，并且随着技术的不断发展，它将会有着更加广阔的应用前景。
我们相信，在不久的将来，三维重建技术将会成为数字图像处理和计算机视觉中的一个重要研究方向。
使用计算机视觉技术进行光学测量与三维重建的实践方法
使用计算机视觉技术进行光学测量与三维重建的实践方法计算机视觉技术在测量和三维重建领域具有广泛应用。
通过使用相机、传感器和计算机算法，计算机视觉技术能够实现对物体的尺寸、形状和位置的准确测量，并生成真实感的三维重建模型。
在本文中，我们将讨论使用计算机视觉技术进行光学测量和三维重建的实践方法。
首先，为了进行光学测量和三维重建，我们需要准备适当的硬件和软件工具。
硬件方面，我们需要一台高分辨率的数码相机、一个稳定的支架或三脚架以及一些辅助工具（如光源、标定板等）。
在软件方面，我们可以选择使用开源的计算机视觉库，例如OpenCV，或者商业化的软件，例如Agisoft PhotoScan。
在准备工具和设备后，下一步是进行测量和三维重建的实际操作。
首先，我们需要对相机进行校准。
相机校准是重要的一步，它可以消除相机镜头畸变等错误，提高测量和重建的准确性。
校准可以通过拍摄标定板并使用相应的计算机视觉算法进行完成。
校准完成后，我们可以开始进行真实场景的测量和三维重建了。
对于光学测量，我们可以通过在场景中放置标定板或标记物，以便在图像中进行尺寸测量。
我们可以使用计算机视觉算法识别标定板或标记物，并计算其在图像中的像素长度。
通过将像素长度与实际尺寸进行比例缩放，我们可以获得真实尺寸的测量结果。
此外，对于难以直接测量的物体，我们可以使用结构光或纹理投影等技术进行三维重建。
结构光投影是一种常用的三维重建技术，它通过投影编码结构光到场景中，然后使用相机捕捉投影结果。
通过分析投影结果和相机捕捉的图像，我们可以推断出场景中物体的深度和形状信息。
纹理投影是另一种常用的三维重建技术，它利用物体上的纹理和相机捕捉的图像来重建物体的表面形状。
在进行测量和三维重建后，我们通常需要对数据进行处理和分析。
这包括裁剪、滤波、对齐和融合等步骤。
裁剪是指从捕捉的图像中提取感兴趣区域，以减少后续处理的计算量。
滤波用于去除图像中的噪声和伪影，以提高重建的质量。
摄像机标定和三维重建
摄像机坐标系
Yc
摄像机光学成像过程的四个步骤
1、刚体变换公式
xc xw
yc
R
yw
t
zc zw
齐次坐标形式
xc
yc
zc
R 0T3
1
xw
t 1
yw xw
1
世界坐标系 刚体变换
摄像机坐标系 透视投影
理想图像坐标系 畸变校正
真实图像坐标系 数字化图像
数字化图像坐标系
如果得到一系列数目大于7个的标志点和它们的对应投影 图像点，就变成了一个过限制方程组，可以由最小二乘法
解出以下的7个变量
a1
t
s1
yx
r1
,
a2
t
s1
yx
r2
,
a3
t
s1
yx
r3
,
a4
t y1sxtx ,
a5
t
r1
y4
,
a6
t
r1
y5
,
a7
t
r1
y6
2.计算 | t y |
由 r42 r52 r62 1
为了校正成像畸变为了校正成像畸变用理想图像坐标系用理想图像坐标系和真实图像坐标系和真实图像坐标系分别描述畸变前后的坐标关系分别描述畸变前后的坐标关系坐标系摄像机光学成像过程的四个步骤刚体变换刚体变换透视投影透视投影畸变校正畸变校正数字化图像数字化图像世界坐标系世界坐标系摄像机坐标系摄像机坐标系真实图像坐标系真实图像坐标系数字化图像坐标系数字化图像坐标系理想图像坐标系理想图像坐标系1刚体变换公式刚体变换公式齐次坐标形式齐次坐标形式物体物体图像图像fobfob为透镜的焦距为透镜的焦距mocmoc为像距为像距naonao一般地由于一般地由于于是于是这时可这时可以将透镜成像模型近以将透镜成像模型近似地用小孔模型代替似地用小孔模型代替2透视投影透镜成像原理图写成齐次坐标形式为写成齐次坐标形式为2透视投影小孔成像模型写成齐次坐标形式为写成齐次坐标形式为2中心透视投影模型drdrdr
基于OpenCV立体视觉标定和校正
基于OpenCV立体视觉标定和校正这几天学习双目视觉标定，分别使用了两种工具：OpenCV和Matlab。
Matlab的效果非常稳定，但是一开始OpenCV的效果很糟糕，要不是出现中断就是标定出来的结果数值很大。
经过了几天的不断调试和更改，终于把OpenCV的立体视觉标定和校正的程序写出来了。
立体标定时计算空间上的两台摄像机几何关系的过程，立体校正则是对个体图像进行纠正，保证这些图像可以从平面对准的两幅图像获得。
程序的框架如下：1.读取左右相机图片序列双目相机的图片序列放在Demon的路径下，左右相机的图像的名字分别存放在两个txt文件中，程序分别通过这两个txt文件读取对应的图片序列。
主注意：我们假设已经将摄像机排列好了，其图像扫描线是粗略物理对齐，从而使得每台摄像机本质上都具有相同的视场。
2.提取图片角点，并分别标定左右相机内参矩阵和畸变向量调用cvFindChessboardCorners找出图像中的角点，然后调用cvFindCornerSubPix计算亚像素精度角点位置，将全部找出来的角点位置压入一个矩阵序列中，以及初始化角点在世界坐标系的对应位置序列，本程序的世界坐标系长度单位取标定板放个边长。
然后用cvCalibrateCamera2分别标定做右相机的内参矩阵和畸变系数向量。
将该过程封装成一个函数，具体过程请参考程序注释：[cpp] view plain copy/*单个相机标定函数：输入参数：const char* imageList IN保存图片名的txt文件CvMat* object_points OUT世界坐标系点的矩阵CvMat* image_points OUT图像坐标系矩阵CvMat* intrinsic_matrix OUT返回的内参数矩阵CvMat* distortion_coeffs OUT返回的畸变向量int n_boards IN图片的数量int board_w IN每张图片x方向角点数量int board_h IN每张图片y方向角点数量CvSize* imgSize OUT每张图片的像素尺寸*/static void SingleCalib(const char* imageList, CvMat* object_points, CvMat* image_points, CvMat* intrinsic_matrix, CvMat* distortion_coeffs,int n_boards, int board_w, int board_h, CvSize* imgSize){//定义文件类FILE* f;fopen_s(&f, imageList, "rt");int board_n = board_w*board_h;//每张图片中角点总数量CvSize board_sz = cvSize(board_w, board_h);//角点尺寸矩阵CvPoint2D32f* corners = new CvPoint2D32f[board_w*board_h];//定义用于存放每张图片角点数量的一维点数组CvMat* point_counts = cvCreateMat(n_boards, 1, CV_32SC1);//向量，每个元素代表每张图片角点的数量int successes = 0;//找到全部角点的图片数量int step = 0;//用于记录每张图片角点的起始位置//文件读取不成功:if (!f){fprintf(stderr, "can not open file %s\n", imageList);//要读写, 得知道从哪里读, 往哪里写吧?stderr -- 标准错误输出设备return;}//利用i循环读取文件中的字符，然后用于读取图片for (int i = 0;; i++){//读取图片char buf[1024];//存放读取的字符数组int count = 0, result = 0;//count找的的角点数量，result找角点结果标志，全部角点找到非零，否者为0；if (!fgets(buf, sizeof(buf)-3, f))//提取文件的字符存放到bufbreak;size_t len = strlen(buf);//len为字符数组的长度while (len > 0 && isspace(buf[len - 1]))//int isspace(int c)检查参数c是否为空格字符，也就是判断是否为空格(' ')、定位字符(' \t ')、CR(' \r ')、换行(' \n ')buf[--len] = '\0'; //、垂直定位字符(' \v ')或翻页(' \f ')的情况。
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计算两个平面之间的透视变换
void cvFindHomography( const CvMat* src_points, const CvMat* dst_points, CvMat* homography );
src_points 原始平面的点坐标，大小为2xN，Nx2，3xN或者 Nx3矩阵（后两个表示齐次坐标），这儿N表示点的数目。
函数cvCalibrateCamera2从每个视图中估计相机的内参数和外参数。3维物体上的点和它们对应的在每个视图的2维投影必须被指定。这些可以通过使用一个已 知几何形状且具有容易检测的特征点的物体来实现。这样的一个物体被称作定标设备或者定标模式，OpenCV有内建的把棋盘当作定标设备方法（参考 cvFindChessboardCorners）。目前，传入初始化的内参数（当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS不被设置时）只支持平面定标设备（物体点的Z坐标必须为全0 或者全1）。不过3维定标设备依然可以用在提供初始内参数矩阵情况。在内参数和外参数矩阵的初始值都计算出之后，它们会被优化用来减小反投影误差（图像 上的实际坐标跟cvProjectPoints2计算出的图像坐标的差的平方和）。
dpdc 可选参数，关于cx和cy的图像上点的导数，Nx2矩阵。
dpddist 可选参数，关于形变系数的图像上点的导数，Nx4矩阵。
函数cvProjectPoints2通过给定的内参数和外参数计算三维点投影到二维图像平面上的坐标。另外，这个函数可以计算关于投影参数的图像点偏导数的雅可比 矩阵。雅可比矩阵可以用在cvCalibrateCamera2和cvFindExtrinsicCameraParams2函数的全局优化中。这个函数也可以用来计算内参数和外参数的反投影误 差。 注意，将内参数和（或）外参数设置为特定值，这个函数可以用来计算外变换（或内变换）。
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Cv照相机定标和三维重建
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1 针孔相机模型和变形 2 照相机定标
2.1 ProjectPoints2 2.2 FindHomography 2.3 CalibrateCamera2 2.4 FindExtrinsicCameraParams2 2.5 Rodrigues2 2.6 Undistort2 2.7 InitUndistortMap 2.8 FindChessboardCorners 2.9 DrawChessBoardCorners 3 姿态估计 3.1 CreatePOSITObject 3.2 POSIT 3.3 ReleasePOSITObject 3.4 CalcImageHomography 4 对极几何(双视几何) 4.1 FindFundamentalMat 4.2 ComputeCorrespondEpilines 4.3 ConvertPointsHomogenious
照相机定标
ProjectPoints2
投影三维点到图像平面
void cvProjectPoints2( const CvMat* object_points, const CvMat* rotation_vector, const CvMat* translation_vector, const CvMat* intrinsic_matrix, const CvMat* distortion_coeffs, CvMat* image_points, CvMat* dpdrot=NULL, CvMat* dpdt=NULL, CvMat* dpdf=NULL, CvMat* dpdc=NULL, CvMat* dpddist=NULL );
intrinsic_matrix
输出内参矩阵(A)
，如果指定CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS和（或）CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATION，fx、 fy、 cx和cy部分或
者全部必须被初始化。 distortion_coeffs
输出大小为4x1或者1x4的向量，里面为形变参数[k1, k2, p1, p2]。 rotation_vectors
2/8
使得反投影错误最小：
这个函数可以用来计算初始的内参数和外参数矩阵。由于Homography矩阵的尺度可变，所以它被规一化使得h33 = 1
CalibrateCamera2
利用定标来计算摄像机的内参数和外参数
void cvCalibrateCamera2( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points, const CvMat* point_counts, CvSize image_size, CvMat* intrinsic_matrix, CvMat* distortion_coeffs, CvMat* rotation_vectors=NULL, CvMat* translation_vectors=NULL, int flags=0 );
输出大小为3xM或者Mx3的矩阵，里面为旋转向量（旋转矩阵的紧凑表示方式，具体参考函数cvRodrigues2） translation_vectors
输出大小为3xM或Mx3的矩阵，里面为平移向量。 flags
不同的标志，可以是0，或者下面值的组合：
CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS - 内参数矩阵包含fx，fy，cx和cy的初始值。否则，(cx, cy)被初始化到图像中心（这儿用到图像大小），焦 距用最小平方差方式计算得到。注意，如果内部参数已知，没有必要使用这个函数，使用cvFindExtrinsicCameraParams2则可。 CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT - 主点在全局优化过程中不变，一直在中心位置或者在其他指定的位置（当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS设 置的时候）。 CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO - 优化过程中认为fx和fy中只有一个独立变量，保持比例fx/fy不变，fx/fy的值跟内参数矩阵初始化时的值一样。 在这种情况下， (fx, fy)的实际初始值或者从输入内存矩阵中读取（当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS被指定时），或者采用估计值（后者情况 中fx和fy可能被设置为任意值，只有比值被使用）。 CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST – 切向形变参数(p1, p2)被设置为0，其值在优化过程中保持为0。
dst_points 目标平面的点坐标大小为2xN，Nx2，3xN或者 Nx3矩阵（后两个表示齐次坐标）。
homography 输出的3x3的homography矩阵。
函数cvFindHomography计算源平面和目标平面之间的透视变换
.
/index.php/Cv照相机定标和三维重建
object_points 定标点的世界坐标，为3xN或者Nx3的矩阵，这里N是所有视图中点的总数。
image_points 定标点的图像坐标，为2xN或者Nx2的矩阵，这里N是所有视图中点的总数。
point_counts 向量，指定不同视图里点的数目，1xM或者Mx1向量，M是视图数目。
image_size 图像大小，只用在初始化内参数时。
Ro定标和三维重建
3/8
进行旋转矩阵和旋转向量间的转换
x' = x / z y' = y / z
真正的镜头通常有一些形变，主要的变形为径向形变，也会有轻微的切向形变。所以上面的模型可以扩展为：
x' = x / z
/index.php/Cv照相机定标和三维重建
1/8
y' = y / z
这里 r2 = x'2 + y'2
object_points 定标点的坐标，为3xN或者Nx3的矩阵，这里N是视图中的个数。
image_points 定标点在图像内的坐标，为2xN或者Nx2的矩阵，这里N是视图中的个数。
intrinsic_matrix
内参矩阵(A)
。
distortion_coeffs 大小为4x1或者1x4的向量，里面为形变参数[k1,k2,p1,p2]。如果是NULL，所有的形变系数都为0。
object_points 物体点的坐标，为3xN或者Nx3的矩阵，这儿N是视图中的所有所有点的数目。
rotation_vector 旋转向量，1x3或者3x1。
translation_vector 平移向量，1x3或者3x1。
intrinsic_matrix
摄像机内参数矩阵A：
distortion_coeffs 形变参数向量，4x1或者1x4，为[k1,k2,p1,p2]。如果是NULL，所有形变系数都设为0。
k1和k2是径向形变系数，p1和p1是切向形变系数。OpenCV中没有考虑高阶系数。形变系数跟拍摄的场景无关，因此它们是内参数，而且与拍摄图像的分辨率无 关。
后面的函数使用上面提到的模型来做如下事情：
给定内参数和外参数，投影三维点到图像平面。 给定内参数、几个三维点坐标和其对应的图像坐标，来计算外参数。 根据已知的定标模式，从几个角度（每个角度都有几个对应好的3D-2D点对）的照片来计算相机的外参数和内参数。
针孔相机模型和变形
这一节里的函数都使用针孔摄像机模型，这就是说，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下： 或者
搜索论坛
这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在 图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于摄像机的一幅图像升采样或者降采样，所有这些参数(fx, fy, cx和cy)都将被 缩放（乘或者除）同样的尺度。内参数矩阵不依赖场景的视图，一旦计算出，可以被重复使用（只要焦距固定）。旋转－平移矩阵[R|t]被称作外参数矩阵，它 用来描述相机相对于一个固定场景的运动，或者相反，物体围绕相机的的刚性运动。也就是[R|t]将点(X, Y, Z)的坐标变换到某个坐标系，这个坐标系相对于 摄像机来说是固定不变的。上面的变换等价与下面的形式（z≠0）：