立体视觉

立体整流、差距和密集的三维重建

立体视觉深度恢复的过程从相机图像通过比较两个或两个以上的同一场景视图。这个计算的输出是一个三维点云,其中每个3 d点对应一个像素的图像。

立体形象整改项目图片到一个通用的图像平面的方式对应的坐标点有相同的行。立体视觉的这个过程是非常有用的,因为二维立体通信问题降低到一个一维问题。作为一个例子,立体图像矫正通常是用作计算差异或一个预处理步骤创建浮雕图像。

应用程序

相机校准器	估计几何参数的一个镜头
立体相机校准器	估计立体相机的几何参数

`由三角形组成的`	3 d立体影像不失真匹配点的位置
`epipolarLine`	计算纵向线条立体影像
`isEpipoleInImage`	确定图像包含核点
`undistortImage`	正确的镜头畸变的图像
`undistortPoints`	正确的点坐标镜头畸变
`disparityBM`	计算视差地图使用块匹配
`disparitySGM`	通过semi-global匹配计算视差图
`estimateStereoRectification`	未校准的立体声整改
`lineToBorderPoints`	相交点的线在图像和图像边界
`reconstructScene`	重建三维场景差异的地图
`rectifyStereoImages`	纠正对立体图像
`stereoParameters`	对象存储立体相机系统参数

`rotmat2vec3d`	三维旋转矩阵转换为旋转向量
`rotvec2mat3d`	三维旋转矢量转换为旋转矩阵

计算两个未校准的整改图片。

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检测与校准立体摄像机拍摄的视频和确定摄像机的距离。

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