3d-reconstruction

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我想校準汽車視頻錄像機，並將其用於運動結構（SfM）的三維重建。我用這臺相機拍攝的照片的原始尺寸爲1920x1080。基本上，我一直在使用OpenCV tutorial的源代碼進行校準。但也有一些問題，我會很感激任何幫助。所以，像往常一樣（至少在上面的源代碼），這裏是管道：查找與findChessboardCorners 棋盤角落cornerSubPix 畫出它獲取它的像素值可視化與draw

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初始相機捆綁調整

內在和外在的矩陣和三維點座標我想用多RGB照相機來重建三維場景。輸入數據沒有相機校準信息，所以我想使用束調整算法（Ceres-solver）來估計校準信息。現在我已經獲得的成對匹配的特徵點，但我發現，在束調整算法（的Ceres解算器）的算法也需要初始相機內在和外在的矩陣和3D點座標作爲輸入。但是，我沒有這些信息，我也不知道如何產生最初的猜測。我應該怎麼做，以生成初始相機內在和外在矩陣和3d點坐

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運動與光流的結構

假設我有一臺行車記錄儀的視頻。我想用運動技術構造記錄場景的點雲。首先我需要追蹤一些觀點。哪種算法可以產生更好的結果？通過使用稀疏光流（Kanade-Lucas-Tomasi跟蹤器）或密集光流（Farneback）？我已經嘗試了一下，但不能真正做出決定。他們每個人都有自己的長處和短處。最終目標是獲得場景中已錄製汽車的點雲。通過使用稀疏光流，我可以跟蹤汽車的有趣點。但這是相當不可預測的。一種解決方

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Velodyne掃描的三維映射

我正在試圖從安裝在移動車上的Velodyne VLP-16獲得的點雲繪製環境。我試圖從pcl中使用ICP算法，但結果很糟糕。我覺得在一次掃描中有太多的點不同於下一個，但仍然看起來非常相似，所以不要以爲車是移動ICP認爲仍然是。我不是很確定我可以嘗試獲得良好的環境註冊。

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對極幾何中的線表示如何？

三維重建文獻所有提及下列關係：鑑於所述第一圖像中的點m1，核線l2對應於m1所述第二圖像中的齊次座標是l2 = Fm1。但是，我無法理解l2座標在老式笛卡爾座標（即圖像座標）中的位置。這是一個單一的問題，那麼我怎麼會在圖像上畫線？它是一個從epipole向量的方向嗎？做l2和極點的極線指定兩個點？是別的東西，我不是抓？我希望這是第三個選擇，因爲其他兩個似乎沒有在我的情況下工作。

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如何自動刪除冗餘表面片更接近視點

假設我有3D網格，需要被融合成一個集成的三維模型的兩個部分組成。融合後，未用於3D模型的關閉某些方面正冗餘，我想自動刪除它們。我想知道，如果在現有的軟件有些過濾器（例如，meshlab，攪拌機等）可以做這個工作，還是有一些具體的算法處理這個問題呢？下面是我心中的一個醜陋的手繪草圖，希望它可以幫助理解我的意圖： PS：不知道，如果這個問題是適合S.O.或superuser.com，我把它放在這裏，

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與最初圖像大小相同的整形圖像

我想在MATLAB中糾正一個立體圖像對。爲了糾正，我使用下面的電話： [J1，J2] = rectifyStereoImages（I1，I2，cameraParamsStereo）; 如果我這樣做，那麼我只得到每個圖像的所謂的有效部分，它比初始圖像尺寸小。如果我將參數'OutputView'指定爲完整的，那麼我會得到比原始圖像更大的矯正圖像。有沒有辦法獲得與原始尺寸相同的矯正圖像？

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密集SIFT後的場景重建

我在MATLAB中使用vl_dsift來計算一對立體圖像中的密集SIFT特徵。特徵對應關係似乎是或多或少都是正確的，但是當我對三維雲進行三角測量時是平坦的，也就是說所有點都具有相同的深度，這對於我的場景來說並非如此，當我使用vl_sift時也不會發生這種情況。我的代碼如下： [fL, dL] = vl_dsift(frameLeftGray,'step',10,'size',20,'fast')

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3D掃描內部房間和地圖與equirectangular圖像

我目前正在尋找最佳方式來掃描使用不太昂貴的設備的室內空間。有一個系統可以拍攝照片並掃描房間，但成本約爲4500美元。我遇到另一個稱爲結構傳感器的設備，它產生了一個房間的三維模型，但它很糟糕。附圖。我想知道我是否可以用這個來掃描房間，然後將三維覆蓋圖應用到equirectangular（360圖片來填補任何破碎區域的空白處）？在諸如前進5英尺的動作中，我會從視角應用另一張地圖。這個想法應該是讓這個

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Python和OpenCV - 有關findFundamentalMat行爲的問題

對不起，如果標題有點含糊不清。簡而言之，可以理解的方式很難表達我的問題。因此，我正在進行3D重建項目。該管道是或多或少與標準管道相同，其中 Undistort圖像檢測點與關鍵點檢測器跟蹤點跨越幀（光流）計算基本矩陣等等。唯一不同的部分是在第2步，我使用線段檢測器並跨幀進行跟蹤。因此，如果我使用關鍵點檢測器，給出兩幀圖像，我將得到兩組關鍵點（每組對應於每一幀）。但就我的情況而言，我有四組關