3d-reconstruction

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全部我使用歐拉公式來計算屬數。 https://math.stackexchange.com/questions/85163/finding-the-topological-genus-of-a-triangulated-surface 因爲我的三角形網格沒有關閉，所以屬數應該是1.但是我有大於1的網格數。有什麼軟件可以突出處理嗎？我希望刪除手柄，但幾乎沒有經驗可以做到。任何人都可以提供一些關於

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扭曲3D重建OPENCV + PCL（馬丁佩里斯代碼）

我使用馬丁佩里斯代碼用於3D重建使用的OpenCV和PCL（下面的鏈接）： http://blog.martinperis.com/2012/01/3d-reconstruction-with-opencv-and-point.html 故障點：在「3D查看器」窗口查看3D重建的最後一步，我遇到了麻煩。我得到一個完美的視差圖像如圖中的博客，但我最終的重建圖像看起來是這樣的： https://dr

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INuiFusionColorReconstruction :: IntegrateFrame和ProcessFrame有什麼區別？

我正在學習KinectFusion，希望用它來構建3D打印的重建應用程序。目前我很困惑IntegrateFrame和ProcessFrame方法INuiFusionColorReconstruction。 ProcessFrame還有一個名爲maxAlignIterationCount的參數，是不是意味着ProcessFrame會集成多次，而IntegrateFrame只集成一次？由於Proce

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從兩組對應點計算基本矩陣

我試圖從兩個校準攝像機重建一個三維圖像。所涉及的步驟之一是從兩組對應（均勻）點（多於8所需要的）P_a_orig和P_b_orig和兩個相機的3x3內部校準矩陣K_a和K_b計算3x3基本矩陣E。我們開始用 P_a = inv(K_a) * p_a_orig 和 P_b = inv(K_b) * p_b_orig 正常化我們的觀點，我們也知道約束 P_b' * E * P_a = 0

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使用點雲庫從泊松重建構造的網格中去除水密性屬性

我想從點雲中生成視覺上吸引人的表面重建。我正在使用點雲庫。我嘗試使用泊松重建方法創建網格，但後來發現它提供了水密重建。例如：在我來說，我有一個房間使用代碼在http://justpaste.it/code1的點雲，我能夠得到重建這樣 pic 1 http://www.pcl-users.org/file/n4033883/snapshot00.png 上面的照片有覆蓋頂視圖的表面。這是使用M

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未校準的多視圖重建深度估計

我試圖從一組未經校準的照片在MATLAB中進行三維重建。我使用SIFT來檢測圖像之間的特徵點和匹配。我想首先進行投影重建，然後使用自動校準將其更新爲度量。我知道如何通過計算基本矩陣，相機矩陣和三角測量來估計來自2幅圖像的3D點。現在說我有3張圖片，a，b和c。我計算圖像a和b的相機矩陣和3D點。現在我想通過添加圖像c來更新結構。我估計相機矩陣通過使用已知的3D點（從一個計算和b），該匹配在圖像C

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在MATLAB中計算每個XI和XII的值y：

我目前正在matlab中設計一種重建3D數據的方法。爲此，我有兩張帶黑點的圖片。每幀點數量的差異是重建的關鍵，但是當矩陣不相等時，MATLAB會給出一個錯誤。這是因爲代碼沒有做我想做的事，所以任何人都可以用下面的方式來幫我嗎？我有擴展數據的兩列：XLI和XRI MATLAB什麼呢，當我做XLI-XRI是從其減去了對即XLI(1)-XRI(1)等，但我想的。減去的XLI每個值的XRI每個值。即 X

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來自兩個未失真圖像的PointCloud

我想使用OpenCV做一些運動結構。這應該發生在Android上。目前我擁有cameraMatrix（內部參數）和來自相機校準的失真係數。用戶現在應該從建築物中拍攝2張圖像，應用程序應該生成一個點雲。注：用戶可能也旋轉智能手機的攝像頭，因爲他沿着建築物的一側移動一點點...... 在目前點位，我有以下信息：的無失真左圖不失真的右側圖像使用良好匹配的列表SIFT 同形矩陣基本矩陣我在

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2D投影的3D點位置

我目前正在尋找一種方法來從2D投影中重建一組3D線條。我有一個3座標系統軸的投影圖像，相機參數等已知。給出了2D點的位置，並且還知道紅色/綠色，綠色/藍色和藍色/紅色之間的角度是90DEG（笛卡爾座標系）。相機的位置也是已知的，因此可以計算圖像中描繪的視線。有沒有簡單的方法來找到一組相應的3D點，描述導致給定投影的對象？（鑑於該解決方案可以有一個未知的比例因子？）謝謝！

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計算沒有點對應關係的基本矩陣？

我想驗證一下，我對基本矩陣的理解是否正確，以及是否可以在不使用任何相應點對的情況下計算F. 基本矩陣作爲F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml)其中先生和M1是右和左固有照相機矩陣計算，R是導致右側座標系向左一個旋轉矩陣，而S是反對稱矩陣 S = 0 -T[3] T[2] where T is the translation vector of the right co