2013-12-01 2 views
5

Из-за небольшого понимания того, как работают точечные облака, я чувствую, что нужно иметь возможность создавать облако точек из набора 2-мерных изображений извне объекта. Проблема, которую я испытываю, заключается в том, что я не могу найти примеров того, как создать такое облако точек.Создание облака точек из многих 2d-изображений

+0

Вы можете уточнить? «Множество 2d-изображений извне объекта», что это за объект? Откуда берутся эти другие изображения? Кроме того, как * вы * понимаете, что «работают облака точек»? – usr2564301

+0

Набор изображений, с которыми я работаю, выполняется с шагом 20 градусов, когда кто-то вращается на месте перед камерой. Насколько я понимаю, облако точек может быть создано путем сопоставления похожих точек между изображениями, когда человек вращается, подобно фотосинтезу Microsoft. – gilbertbw

+0

Привет, Я тоже ищу этот ответ. У меня есть стек 2D-изображений DICOM и требуется облако точек для калибровки. До сих пор я мог отображать трехмерное изображение с помощью ActiViz, но я изо всех сил пытаюсь получить облако очков. @gilbertbw, вы могли найти что-то вокруг? – Matimont

ответ

21

В целом, трехмерная реконструкция из последовательности 2D-изображений является сложной проблемой. Он может варьироваться от сложного до чрезвычайно сложного, в зависимости от объема информации, которая известна о камере, и ее связи с объектом и сценой. Существует много информации: попробуйте googling для «последовательности 3D-реконструкции изображения» или «таблицы поворота 3D-изображения». Here - это один документ, который дает довольно хорошее резюме процесса и его задач. This paper хорош (и он представляет «RANSAC» - еще одно хорошее ключевое слово для поиска). This link создает проблему с точки зрения восстановления лица, но теория может быть применена к этому вопросу.

Обратите внимание, что интерпретация трехмерных точек зависит от сведений о параметрах камеры extrinsic и intrinsic. Внешние параметры определяют местоположение и ориентацию камеры по отношению к миру. Внутренние параметры отображают координаты пикселя в координатах в мировом кадре.

Когда ни внешние, ни внутренние параметры не известны, трехмерная реконструкция точна с неизвестным масштабным коэффициентом (то есть относительный размер/расстояние может быть установлено, но абсолютный размер/расстояние неизвестно). Когда известны оба набора параметров камеры, известны масштабы, ориентация и расположение трехмерных точек. OpenCV documentation охватывает концепцию калибровки камеры. This link, this link, и this link тоже хороши.

5

VisualSFM - это приложение, которое позволяет выполнять 3D-реконструкцию. Вы можете получить облако точек из нескольких 2D-изображений.

This video показывает, как извлечь несколько изображений из короткого клипа дерева, а затем использовать VisualSFM для создания облака точек.

Смежные вопросы