计算机视觉——三维视觉III:立体视觉与三维建模
【本学期选修国科大计算机视觉课程,本人方向也是cv,因此想通过博客方式记录课程中比较重要的点,巩固并且进行一些扩展学习】
【从本章节开始由申抒含老师为我们讲述相关知识】
【本章节内容针对立体视觉与三维建模进行讲解】
接下来我们将主要针对以下内容进行介绍:
图像的获取方式:
相机位姿的获取方式:
三维建模基本流程:
图片一致性度量:
立体视觉—极几何:
立体视觉—极线校正:
立体视觉—视差:
立体视觉—视差与深度
1.Z是左相机坐标系的Z轴(未知)
2.x是图像坐标系的x轴
3.X是左相机坐标系的X轴(未知)
4.B是基线(左右光心距离)
5.Cl、Cr是相机光心
6.f是焦距
7.xl、xr是左右相机匹配点的x坐标
立体视觉—立体视觉三维建模流程
立体匹配—最简单的算法:
立体匹配—窗口匹配法:
窗口尺寸直接影响视差图计算结果
• 影响窗口匹配结果的因素
前景放大(存在遮挡物,前景放大效应造成视差图中前景物体比实际大)
立体匹配—自适应窗口匹配法:
针对视差是否相同,我们可以根据颜色和距离进行判断
改进如下:
立体匹配—从空间的角度来看:
MVS (Multiple View Stereo)
基于深度图融合的MVS:
Step 1: 为每⼀幅图像选择邻域图像构成⽴体图像对(组)
Step 2: 计算每⼀幅图像的深度图
Step 3: 深度图融合
基于体素的MVS:
Step 1: ⽣成初始点云
Step 2: 点云扩散 (Expansion)
Step 3: 点云过滤 (Filtering)
基于CNN的MVS:
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