三维测量与建模笔记 - 6.2 结构光三维成像简介

简介

双目视觉系统中,找到左右图像中的同名点是很困难的。

即便是经过了极线校正,也存在很多问题比如高光等造成无匹配。对于结构光方案来说,找到同名点的过程会相对简单些。

结构光方案中,会增加一个投射器,将编码后的光束打到物体上,由于投射的图案本身是预知的,可以起到辅助定位的作用。

结构光方案有多种,摄像机数量上看有单目和双目的,编码方式上看有线激光、格雷码编码、伪随机吗等方案。

结构光重建有很多应用,其成本较低,精度高,能满足很多工业场景。

线结构光

线结构光是通过向物体投射出一条按照一定方向移动的线结构光,根据拍摄得到的线结构光,解算出对应点的三维信息。

上图中,激光发射器和相机之间相对位姿是已知的(通过标定实现)。

对于某个特定位置,当投射器向物体投射出一条线结构光后,经过特殊的图像处理,得到该位置下除去背景后只保留拍摄到的这条红色的线。如果物体表面凹凸不平,相机拍摄到的这条线不是笔直的。

如上图,对于相机拍摄到的像平面上红线上的某一点, 其对应的3D点的位置假设为(x,y,z),则这个点一定处于投射器所射出的光平面上。在相机的坐标系下,通过相似三角形关系,我们可以得到:

由于(x,y,z)也在光平面上,因此满足方程Ax+By+Cz+D=0,通过代换x和y到这个方程中,我们可以得到:

因此只要知道光平面的参数(A,B,C,D),以及相机上的点坐标,就能解算出z值。

下图是一个实际线结构光扫描后重建的物体表面的例子:

此外,还有面结构光方案,关于结构光相关内容网上有很多资料。后续有涉及到更细节的地方会补充相关笔记。

相关推荐
扬道财经1 小时前
从百度分析师到GEO理论奠基人,罗小军探索AI搜索营销新路径
人工智能·百度·dubbo
xuehaisj1 小时前
菠萝蜜果实目标检测_yolo11-C3k2-ConvFormer改进
人工智能·目标检测·目标跟踪
霖002 小时前
ZYNQ——ultra scale+ IP 核详解与配置
服务器·开发语言·网络·笔记·网络协议·tcp/ip
月下倩影时2 小时前
视觉学习篇——模型推理部署:从“炼丹”到“上桌”
人工智能·深度学习·学习
夕小瑶2 小时前
从无形IP到AI万象,安谋科技Arm China“周易”X3 NPU 发布!
人工智能·科技·tcp/ip
陈天伟教授2 小时前
人工智能技术-人工智能与科学-03 预测分子性能
人工智能
【建模先锋】2 小时前
基于密集连接的DenseNet故障诊断模型:实现高鲁棒性的深度故障诊断
人工智能·cnn·信号处理·故障诊断·轴承故障诊断·西储大学数据集
谅望者2 小时前
数据分析笔记10:数据容器
笔记·数据挖掘·数据分析
余俊晖2 小时前
英伟达开源多模态视觉语言模型-Nemotron Nano V2 VL模型架构、训练方法、训练数据
人工智能·算法·语言模型·自然语言处理·多模态
谅望者2 小时前
数据分析笔记05:区间估计
笔记·数据挖掘·数据分析