如何使用立体视觉对室内环境进行精确的 3D 重建?

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我在 openCV 中使用 cvStereoFindCorrespondenceGC() 从著名的 Tsukaba 图像生成视差图。但我注意到它缺乏 3D 功能(例如灯是平坦的而不是稍微弯曲的)。如何解决这个问题?目前的算法缺少什么?

opencv 3d computer-vision disparity-mapping
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视差图仅包含有限数量的深度信息(z 轴,例如指向屏幕)。

您需要查看 LIDAR 或类似的飞行时间方法才能提取/扫描/重建 3D 场景。

话虽如此,您可以尝试Sentience Project

使用“移动机器人的 3D 体积感知系统”,该系统植根于立体匹配。


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您可能还想尝试诸如“运动结构”方法之类的方法。 当您围绕物体移动时,从不同角度拍摄许多照片,然后计算至少 3 张图像中出现的像素位置。这些可以产生非常好的模型,更接近 LiDAR 的等效模型。

例如MS Photosynth(免费)或 AGISoft Photoscan(试用版,但无法保存/导出模型)

如需开源版本,请查看 Insight 3D http://insight3d.sourceforge.net/

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