刚今天验收的实验,记录一下. 是比较基础的三维重建内容. 算是三维重建入门. 系统:windows 环境:visual studio 2013 语言:c++ 相关:OpenCV 2.Kinect SDK 2.0.PCL库 内容: 使用Kinect 2.0拍摄获取深度图,将彩色图与深度图配准生成点云: 然后每次拍摄得到的点云用ICP算法进行融合,形成完整点云(每次拍摄仅做微小偏移): 之后稍微对点云做了些许处理: 还添加了回档的功能: 声明: 有挺多借鉴博客与参考资料的,太多懒得写,假装忘了~ 原

v当我们构建成功了viz,就可以使用3维效果给我们提供的便利,进一步进行一些3维的操作. 在这个动画中,注意图片后面的那个黑线,对应的是相机的位置. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer 

原地址:http://www.cnblogs.com/yk250/p/5663907.html 文中表述仅为本人理解,若有偏差和错误请指正! 接着 ZAM 3D 制作简单的3D字幕 流程(一) .本篇将是ZAM 3D制作动画的一些关键点. 我们可以将各个字体工具自己的喜好填充好Materials,当然,也可以采用默认,一般默认灯光下是偏金黄色的,这个可以在左下角进行调节.左下第一个是当前选中的灯光设置,第二个则是全局的灯光设置.(如果你拖动了布局那就另当别论了.)比如我这里将字体染成了葫芦娃的红

原地址-> http://www.cnblogs.com/yk250/p/5662788.html 介绍:对经常使用Blend做动画的人来说,ZAM 3D 也很好上手,专业制作3D素材的XAML导出动画和布局. 效果图如下:用ZAM 3D制作 然后导出XAML.详细步骤,以后放出. 生成的布局XAML如下: <Grid> <Viewbox Stretch="None"> <Viewport3D x:Name="ZAM3DViewport3D

前言,小程序本身是带有地区选着器的(网站:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/component/picker.html),由于自己开发的程序的数据是很久以前mysql数据,与小程序自带的地区名称并不一样,所以只能自己写了. (详细思路写在了最底部) 第一步:把mysql地区数据变成小程序数组格式 1.用php代码,导出数据mysql的地区数据 public function area(){ $sql = "SELECT * FROM c_regi

1>------ 已启动全部重新生成: 项目: ZERO_CHECK, 配置: Debug x64 ------1> Checking Build System1> CMake does not need to re-run because O:/OpenSceneGraph/OpenSceneGraph_build/CMakeFiles/generate.stamp is up-to-date.1> CMake does not need to re-run because O:

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit

GitHub:https://github.com/ApolloAuto/apollo 1. 关于Apollo的数据:Apollo的数据会如何开放? 自动驾驶数据将包括具有高分辨率图像和像素级别标注的 RGB 视频,具有场景级语义分割的密集三维点云.基于双目立体视觉的视频和全景图像.数据集中提供的图像为通过采集系统每米采集一帧的方式采集,分辨率为 3384 x 2710. 百度数据采集车是配备了高分辨率相机和 Riegl 采集系统的中型 SUV.采集场景包括不同城市的不同交通状况的道路行驶数据,

知乎上的提问,高翔作了回答:能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 写的比较通顺,抄之.如有异议,请拜访原文.如有侵权,请联系删除. 我怎么会写得那么长--如果您有兴趣可以和我一块把公式过一遍. 要讲清这个问题,得从状态估计理论来说.先摆上一句名言: 状态估计乃传感器之本质.(To understand the need for state estimation is to understand the nature of sensors.) 任何传感器,激光也好,视觉也

本系列是根据 浅墨大神 的opencv系列而写的,,应该大部分内容会一样..如有侵权还请告知........... 开发环境:win7 + VS2013 + opencv3.1.0 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里

[效果演示] 根据脚部的骨骼CT扫描的照片,利用VTK完成读取和三维重建. [程序实现] void main () { vtkRenderer *aRenderer = vtkRenderer::New(); vtkRenderWindow *renWin = vtkRenderWindow::New(); renWin->AddRenderer(aRenderer); vtkRenderWindowInteractor *iren = vtkRenderWindowInteractor::Ne

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

 摘要        OpenCV现在更新到了3.1版本,相对OpenCV2有了很大改进,其中对于硬件加速,移动开发(IOS,android)的支持成为亮点.      新版的OpenCV采用了内核+插件的架构模式,整体上更加易于扩展.      其中最与时俱进的特点就是 支持最新的 Windows 和 OS X 操作系统和最新的开发工具 (VS2015 和 Xcode 7),支持 Andorid 5.软件的更新换代推动硬件更新,并进一步推动摩尔定律,相信OpenCV的新版会带动更多人更新W

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的.      这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

最近事情真是多,今天抽空研究一下Kinec2.0的数据获取! 系统要求 https://developer.microsoft.com/en-us/windows/kinect/hardware-setup 系统环境 联想Y430P,Windows10 首先安装了Kinect for Windows SDK (KinectSDK-v2.0_1409-Setup.exe),下载地址:https://developer.microsoft.com/en-us/windows/kinect/tools

Atitit opencv3.0  3.1 3.2 新特性attilax总结 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪?1 1.1. 模块构成该看哪些模块?2 2. 3.1新特性 2015-12-213 2.1.1. Changes3 3. 3.2 新特性 2016年12月24日 - OpenCV 3.2.0 发布5 3.1. version:3.25 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪? · C 风格的API很快将会消失,完全被C++的API替代,代码更加简洁.不易出错.读者如果想借助o

项目地址:http://phototour.cs.washington.edu/ Photo Tourism是华盛顿大学的SFM重建的过程 Paper:Photo Tourism: Exploring Photo Collections in 3D 文章提出的方法如下: (1)提取SIFT特征点: (2)每两幅图像之间进行SIFT特征点进行匹配: 匹配过程中首先采用了KD-TREE的方法对最近邻的特征点进行匹配,然后采用了多视角几何进行限制.值得注意的是多视角的几何限制,在多视角的图像匹配中经常

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

https://www.cnblogs.com/dawnWind/archive/2013/02/17/3D_06.html 0. Background 很久很久以前记录了一下使用WPF进行三维重建的一些探索,后来了解到了VTK这个开发包, 觉得功能很强大,因此后续都在基于VTK进行三维重建,在前文中对于VTK的一些相关网站进行了介绍 http://www.cnblogs.com/dawnWind/archive/2013/01/14/3D_04.html 这里就不再累赘了,感兴趣的Google

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化 求第三个相机的变换矩阵 加入更多图像 代码实现 测试 思考 下载 问题简化 终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请