openCV で cvStereoFindCorrespondenceGC() を使用して、有名なつかばの画像から視差マップを生成しました。しかし、3D 機能が不足していることに気付きました (たとえば、ランプはわずかに湾曲しているのではなく、平らです)。この問題にアプローチするには？現在のアルゴリズムに欠けていたものは何ですか?
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視差マップには、限られた量の深度情報（z軸、たとえば画面を指す）のみが含まれます。
3Dシーンを抽出/スキャン/再構築するには、LIDARまたは同様のTimeOfFlightメソッドを確認する必要があります。
感性プロジェクトを試すことができると言っても
これは、ステレオマッチングに根ざした「移動ロボット用の3D体積知覚システム」を使用しています。
于 2010-06-11T08:37:23.997 に答える
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Structure from Motion アプローチのようなものを試してみることもできます。オブジェクトの周りを移動しながら、さまざまな角度から多くの写真を撮り、少なくとも 3 つの画像で発生するピクセルの位置を計算します。これらは非常に優れたモデルを生成し、同等の LiDAR に近づくことができます。
例: MS Photosynth (無料)、または AGISoft Photoscan (試用版ですが、モデルの保存/エクスポートはできません)
オープン ソース バージョンについては、Insight 3D http://insight3d.sourceforge.net/をチェックしてください。
于 2010-09-24T01:05:29.167 に答える