基於結構光的重建包括了雙目三維重建和單目三維重建，雙目的重建方法主要採用雙目立體視覺演算法來匹配兩幅的相位資訊，可以參考我的多頻外差雙目重建，這裡不做介紹了。主要還是介紹下我做的單目三維重建，當然結構光採用的方法還是基於多頻外差的方法。傳統的單目演算法是將投影儀裝置當做乙個反向相機來處理的，其 實質還是雙目的立體匹配方法。這種方法缺點是投影儀的畸變大精度不高，而且標定過程也比較麻煩，還要從投影儀裡面投射一幅標定還真實的標定放在一起，對於有點強迫症的我還是不想做這種。如是查了下原來還有更方便的方法，那就是直接標定相位和三維座標的關係，如圖-1。這種方法簡直不要太方便了，而且表面上流程跟雙目差不多，對於我一直做雙目的人就想偷下懶。
具體的流程是：
1：相機內參的標定，還是使用基於opencv的平板標定法，標定好內參和畸變係數就 可以了
2：相位的標定，就是將標定板在視場中擺放幾個不同的位置（>5吧）
3：將所有的三維點和相機值代入上式，求取引數即可。
4：有了相機內參和標定相位與三維關係引數，就可以根據成像模型就行三維重建了。
實驗過程：採集了兩個物體，右邊是標準求做精度測試的
從實驗的效果來看，基本上算是完成了，用標準球測試的結果是40cm左右的測量距離，130w相機，精度在0.05mm。 而且只需要打21副影象，不需要做相位匹配了，計算時間簡直不要太快。
opencv三維重建 三維重建 SLAM相關
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快速結構光三維重建
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三維重建方法
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