随笔分类 - 三维重建
摘要：rgb_depth_2_pointcloud.cpp ```c++ #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include // 保存深度图 #include
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摘要：saveDepthAndColor.cpp ```C++ // https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/master/wrappers/opencv/imshow // 简单的显示深度图和RGB图 // License: Apache
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摘要：## 单个相机旋转矩阵计算运动范围是否太大 ```c++ double normofTransform(cv::Mat rvec, cv::Mat tvec) { return fabs(min(cv::norm(rvec), 2*M_PI-cv::norm(rvec)))+fabs(cv::nor
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摘要：/usr/bin/ld: 找不到 -lEigen3::Eigen **解决方法：**find_package(Eigen3 REQUIRED)为list(APPEND CMAKE_INCLUDE_PATH "/usr/local/include") find_package (Eigen3 3.3
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摘要：一、深度相机D435 二、自校准功能 https://www.intelrealsense.com/self-calibration-for-depth-cameras/ https://dev.intelrealsense.com/docs/self-calibration-for-depth-c
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摘要：一、环境配置 github上面的教程：https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_linux.md 比较完整的配置博客： https://blog.csdn.net/wanghq2013/ar
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摘要：相机矩阵(Camera Matrix)：https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/71104241 相机矩阵 假设有一个3*4的相机矩阵，可以将齐次3D坐标转换为2D图像坐标。矩阵表示如下： $$ P = [M| - MC] $$ 这里的'
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摘要：Sphinx 和 reStructuredText 简明教程 https://howtomakedocs.readthedocs.io/en/latest/Introduction/intro.html 从github download colmap之后，看见源目录有个doc的文件夹，想着能不能自己
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摘要：在原来文件夹openMVS中新建debug_build,参考openMVS文件夹中的BUILD.md 本人的vcglib与openMVS在同一级目录 所以在cd到刚才新建的debug_build目录，在终端输入: cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug -DVCG_ROO
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摘要：代数法和分解法的局限性 ==因式分解法==假定所有点都是可见的，所以下述场合不可用： 存在遮挡 建立对应点关系失败 ==代数法==应用于2视图重建 易出现误差累积！ 捆绑调整（Bundle Adjustment） 恢复结构和运动的非线性方法 如上图所示，蓝色的是真实点，红色的是重构点，我们需要的是真
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摘要：问答题 1、编程 补全内容，以实现将三维点云或网格保存为obj格式。验证时候正确的方法是将生成的obj模型在meshlab中打开是否是三棱锥。 obj格式基础知识： obj格式的说明该例子： v就是一个点，一共4个点，f是由1、2、3、4四个顶点顺序组成的一个面。 具体含义解析： -0.58是第一个
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摘要：这个函数主要的作用是==读入图像，产生数据== sfmInit_ImageListing.cpp #include "openMVG/cameras/cameras.hpp" #include "openMVG/exif/exif_IO_EasyExif.hpp" #include "openMVG
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摘要：开源软件下载下来之后如何进行改动，方法一就是在原来的工程基础上直接进行修改，使用开源软件自己的cmake方法进行构建。方法二就是将开源软件作为第三方库，将单个文件从工程里面单拎出来进行构建修改。 openmvg单个文件构建的cmake如何编写可以参考如下这个博客： https://www.cxyzj
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摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1nz4y197Qv?p=4&vd_source=1010463c54126efeefa78f5ce81fbd7e 运动恢复结构问题，SFM（Structure from Motion） 概念：通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三
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摘要：立体视觉入门指南（2）：关键矩阵（本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵） 源码地址同上个博客内容 自己按着博客推了下本质矩阵和基础矩阵是怎么来的： 下面两个是本质矩阵的分解和求解： 自己按着按着源码敲了下本质矩阵矩阵的程序推导： 本质矩阵 essential_solver.h #ifndef SV3D_MA
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摘要：理论内容：立体视觉入门指南（1）：坐标系与相机参数 代码出处 练习作业 世界坐标系到相机坐标系的转换 W2C 相机坐标系到世界坐标系的转换 C2W 相机坐标系到图像坐标系的转换 C2I 世界坐标系到图像坐标系的转换 W2I 有深度作为参数，图像坐标系到相机坐标系的转换I2C 有深度作为参数，图像坐标
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摘要：1、特征点 1.1 什么是角点 角点是图像中某些属性较为突出的像素点，例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等。 常见的角点： 灰度梯度的最大值对应的像素点 两条直线或者曲线的交点 一阶梯度的导数最大值和梯度方向变化率最大的像素点 一阶导数值最大，但是二阶导数值为0的像素点 1.2 什
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摘要：从高翔的《视觉SLAM十四讲》中记录的自己实现畸变校正 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> using namespace std; string image_file = "../distorted.png"; // 请确保路径正确 in
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摘要：自动生成标定板的网址：https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator
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