第一部分：简要概述立体三维重建所需的步骤https://ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1412第二部分：相机校正https://ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1413第三部分：3D重建https://ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1414github ...
单目视觉
三维重建
1. 单目视觉
三维重建
简介
单目视觉
三维重建
是根据单个摄像头的运动模拟双目视觉获得物体在空间中的三维视觉信息。已知单个摄像头在两个不同时间点上同时在空间中两个不同位置的图像等价于已知两个摄像头同一时间在空间两个不同位置的图像。所以问题分解为：
（1）如何用单目视觉替换双目视觉，即如何确定单个摄像头在两个不同时间点的空间转换关系；
（2）根据双目视觉确定图像
本博客将
实现
Python
版本的双目
三维重建
系统，项目代码
实现
包含：`双目标定`，`立体校正（含消除畸变)`，`立体匹配`，`视差计算`和`深度距离计算/
3D
坐标计算` 的知识点。限于篇幅，本博客不会过多赘述算法原理，而是手把手教你，如果搭建一套属于自己的双目
三维重建
的系统。该系统包含：
支持双USB连接线的双目摄像头
支持单USB连接线的双目摄像头(左右摄像头被拼接在同一个视频中显示)
支持单目相机标定:mono_camera_calibration.py
支持双目相机标定:stereo_camera
2. 接下来，您需要准备一组图像。这些图像应该是同一场景的不同视角。您可以使用相机或从互联网上下载图像。
3. 使用
OpenCV
中的cv2.imread()函数读取图像。将它们存储在一个列表中。
4. 使用
OpenCV
中的cv2.SIFT_create()函数创建一个SIFT对象。SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像特征提取的算法。
5. 对于每个图像，使用SIFT对象的detectAndCompute()函数检测和计算关键点和描述符。将它们存储在一个列表中。
6. 使用
OpenCV
中的cv2.BFMatcher()函数创建一个暴力匹配器对象。这个对象将用于匹配关键点和描述符。
7. 对于每对相邻的图像，使用暴力匹配器对象的match()函数匹配它们的关键点和描述符。将匹配结果存储在一个列表中。
8. 使用
OpenCV
中的cv2.findHomography()函数计算每对相邻图像之间的单应性矩阵。这个矩阵将用于将图像对齐。
9. 使用
OpenCV
中的cv2.warpPerspective()函数将每个图像转换为对齐的版本。将它们存储在一个列表中。
10. 使用
OpenCV
中的cv2.stitcher_create()函数创建一个拼接器对象。这个对象将用于将所有对齐的图像拼接在一起。
11. 使用拼接器对象的stitch()函数将所有对齐的图像拼接在一起。将结果保存为一个输出图像。
12. 使用
OpenCV
中的cv2.imshow()函数显示输出图像。
希望这个教程对您有所帮助！
