基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

来源:互联网 编辑: 张倩 手机版

如果是自己开发,用2113VTK,Open Inventor的SDK;如果是应用,可以直接利用5261Amira,Avizo,VG,Mimics等软件,这些4102都是基于序列切片数1653据进行三维重建。还有另外一种新的技术,基于不同角度照片进行三维重建,这个就不太了解了,目前这个比较火,10分钟搞定一件文2113物建模如果你想创建一5261个真实的三维场4102景、并且快速分享给你的朋友,在“如1653初”即可实现。你不需要有专业背景,测量设备、不需要手动贴图,“如初”让场景重建变得更简单,你只需要拍摄一些照片即可。“如初三维重建平台”是科创数字公司自己研发的一款在线解算的平台,自动生成点云、纹理、网格。不需要人为操作选,无需后期贴图;解算速度快。只需注册个账号(免费的),然后新建任务、上传照片、点击建模就可以了。步骤如下:1、新建项目2、上传照片3、照片上传完后,点击建模当完成这三个步骤,就等着模型出来,模型成型大概所花费的时间是十分钟左右,即可分享又可以下载模型(模型下载需要付费)www.07swz.com防采集请勿采集本网。

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction. 三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。 三维重建的步骤 (1)

胡正乙1,2, 谭庆昌1, 孙秋成3

基于图像对零件进行三维重建的精度能达到多少  我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报 浏览5 次 可选中1个或多个下面的关键词

【摘 要】摘要: 针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.

3DMXS

【期刊名称】东北大学学报(自然科学版)

三维重建的步骤(1) 图像获取:在进行图像处理之前,先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。(2)摄像机标定:通过摄像机标定来建立有效的成像模型,求解出摄像机的内外参数,这样就

【年(卷),期】2017(038)012

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【总页数】5

【关键词】关 键 词: RGB-D;三维重建;特征点深度约束;特征点局部近邻约束;实时性

室内场景的三维重构是计算机视觉领域的研究热门,它是移动机器人自主导航、未知环境模型重构的重要组成部分.

RGB-D摄像机除了能提供彩色图像,还能提供图像像素点对应的深度信息[1].这弥补了以往利用双目相机做场景三维重建运算量大、实时性差的缺陷和单目相机做三维重建深度信息缺失的不足.而且现有的RGB-D摄像机,比如微软的Kinect[2]、华硕的AxusXtion[3]相机价格低廉,完全适用于室内场景3D重建的环境.不过RGB-D摄像机采集到的深度测量范围受限,测量值还包含噪音,而且稳定性不高.此外,深度图像还会出现空洞区域[4].以上缺陷极大地限制了RGB-D相机在三维重建中的应用.

国内外学者将RGB-D相机应用在室内场景和目标物体的三维重建上.文献[5]利用Kinect彩色图像提取的特征点,结合深度信息与迭代最近点算法ICP实现了交互式的三维重建系统.它能根据用户选择的关键帧进行配准,让重建的点云应用在建筑物的工程视图中[6].但此三维重建方法运行速度慢,其单帧处理时间是500 ms.有人提出采用GPU加速的实时ICP配准功能[7],但此算法对硬件要求高,限制了其使用范围.Dryanovski等[8]提出采用卡尔曼滤波算法估计并更新载体的姿态信息,但在载体位姿大幅度变化时,图像中目标的观测视角会发生较大改变.为此,辛菁等[9]提出一种基于快速仿射不变特征的三维V-SLAM系统.

三维重构算法得2113看你用什么传感器了,5261如果是双目相机,那一般都是极线几4102何加1653视觉特征配准的算法了,优化就用bundle adjustment。如果是单目,较早的有PTAM,DTAM,近几年struct from motion比较火。如果是用Kinect之类的RGBD相机,比较好的有微软的KinectFusion,PCL的开源KinFu,以及MIT的加强版Kintinuous。如果用激光,那一般都是当SLAM做了,前端嘛就各种ICP配准算法了,后端的话,三维中主要还是用图优化来做内容来自www.07swz.com请勿采集。

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