单目结构光三维重建 多频外差单目重建
来源:互联网 发布:淘宝仿古画 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 20:50
基于结构光的重建包括了双目三维重建和单目三维重建,双目的重建方法主要采用双目立体视觉算法来匹配
两幅图片的相位信息,可以参考我的多频外差双目重建,这里不做介绍了。主要还是介绍下我做的单目三维重建,
当然结构光采用的方法还是基于多频外差的方法。传统的单目算法是将投影仪设备当做一个反向相机来处理的,其
实质还是双目的立体匹配方法。这种方法缺点是投影仪的畸变大精度不高,而且标定过程也比较麻烦,还要从投影仪
里面投射一幅标定还真实的标定放在一起,对于有点强迫症的我还是不想做这种。如是查了下原来还有更方便的方法,
那就是直接标定相位和三维坐标的关系,如图-1。这种方法简直不要太方便了,而且表面上流程跟双目差不多,对于
我一直做双目的人就想偷下懒。
图- 1相位与三维关系 图-2 相机坐标系
具体的流程是:
1:相机内参的标定,还是使用基于opencv的平板标定法,标定好内参和畸变系数就可以了;
2:相位的标定,就是将标定板在视场中摆放几个不同的位置(>5吧),然后投射光栅使用多频外差法计算展开
后的相位。再检测标定板上的圆心坐标并计算圆心在相机坐标下的三维点,如图2。这样每个三维点就可以对
应一个相位。
3:将所有的三维点和相机值代入上式,求取参数即可。
4:有了相机内参和标定相位与三维关系参数,就可以根据成像模型就行三维重建了。
实验过程:采集了两个物体,右边是标准求做精度测试的
从实验的效果来看,基本上算是完成了,用标准球测试的结果是40cm左右的测量距离,130W相机,精度在0.05mm。
而且只需要打21副图像,不需要做相位匹配了,计算时间简直不要太快。
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