출하 된 이미지 및 예제를 사용한 OpenCV 3D 재구성

Question

OpenCV 예제 파일을 사용하여 스테레오 구성에서 3D 표면 재구성을 수행하려고합니다. 나는 2 개의 웹캠에서 스테레오 카메라를 만들었습니다. stereo_calib.cpp (https://code.ros.org/trac/opencv/browser/trunk/opencv/samples/cpp/stereo_calib.cpp?rev=4086)를 사용하여 교정 매개 변수를 얻었고 stereo_match.cpp (https://code.ros.org/trac/opencv/browser/trunk/opencv/samples/c/stereo_match.cpp?rev=2614)로 포인트 클라우드를 생성했습니다. MeshLab으로 연 후의 포인트 클라우드는 원래 장면과 전혀 유사하지 않습니다 (http://img707.imageshack.us/i/snapshot01u.png/).

무엇이 여기에 있습니까?

단계 재현하기 :

1. stereo_calib.cpp를 (이미지가 같은 폴더에 인수없이이 기본 가정 때문에)

2. stereo_match left01.jpg right01.jpg -i

01 MeshLab

에 intrinsics.yml -e extrinsics.yml -p cloud.asc

수입 cloud.asc

감사합니다.

Answer 1

게시 한 설명 및 이미지는 많은 정보를 제공하지 않습니다. 그러나 3D 재구성에 대한 나의 경험에서 보면 외적 또는 내재적 매개 변수가 정확하지 않은 것으로 보입니다.

따라서 교정에 문제가 발생했습니다. 당신은 당신의 카메라들 사이의 외인성과 두 카메라의 본질적인 교정을 얻어야 만합니다.

1. 외재 매개 변수는 카메라 간의 상대적인 위치와 방향을 나타냅니다. 따라서, 그들이 틀렸다면 아무 일도 일어나지 않을 것입니다. 대부분 점군이 극도로 열화되어 있습니다.
2. 내장 매개 변수는 3D 점이 2D 이미지로 투영되는 방법을 설명합니다. 따라서 부정확 한 고유 파라미터가있는 경우 점 구름은 선형 변환으로 변형됩니다 (방사형/접선 왜곡이나 고차의 왜곡은 무시할 수 있음).

3D 재구성 및 입체 음향을 다루는 훌륭한 자료가 많이 있습니다. 그 중 가장 중요한 것 중 하나는 Richard Hartley와 Andrew Zisserman의 책 "Multiple View Geometry"입니다.