Matlab三維重建

最近，我必須在這2周內完成一個多視圖三維掃描項目，並且通過所有書籍，期刊和網站搜索三維重建，包括Mathworks實例等。我編寫了一個編碼來跟蹤兩幅圖像之間的匹配點，並將它們重建爲三維圖。但是，儘管使用了detectSURFFeatures（）和extractFeatures（）函數，但仍有一些對象點未被跟蹤。我如何在我的3D模型中重建它們？Matlab三維重建

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2014-04-11 user3519531

我可以知道如何將密集重建與僅使用1攝像頭的3D多視圖掃描關聯？您發佈的網站使用的是立體視覺相機，但我所做的是使用SfM，因爲它可以在不限制相機方向的情況下計算物體的3D座標。 – user3519531

如果您希望我看到您的評論，請將其評論爲我的答案，而不是您的問題。 :)看看這個例子：http://www.mathworks.com/help/vision/ug/sparse-3-d-reconstruction-from-multiple-views.html – Dima

你在找什麼叫做「密集重建」。做到這一點的最佳方法是使用校準過的相機。然後，您可以糾正圖像，計算每個像素的差異（理論上），然後獲取每個像素的3D世界座標。請查看此Stereo Calibration and Scene Reconstruction示例。

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2014-04-16 21:28:47 Dima

您使用的跟蹤方法很好，但只會得到稀疏的對應關係。這個想法是，你會用這些最好的嘗試來確定兩個圖像之間的相機方向的差異。然後，您可以使用相機方向獲得更好的匹配，並最終生成可用於生成深度圖像的密集匹配。

從幀到幀追蹤每個點的圖像中是硬（其稱爲場景流），就不會通過識別單獨的特徵實現它（如SURF，ORB，畸形，SIFT等），因爲這些特徵在定義上是'特殊的'，因爲它們可以在圖像之間清楚地識別。

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2017-09-27 23:56:24

如果您有權訪問Matlab的計算機視覺工具箱，則可以使用它們的匹配函數。你可以看看這篇關於disparity的文章和相關的matlab函數。

此外，您可以閱讀有關不同的匹配技術，如塊匹配，半全局塊匹配和全局優化過程。只列舉幾個關鍵字。但請注意，立體聲匹配的主題非常重要。

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2017-11-10 10:54:44 Karido

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