结构光三维成像是近年来三维成像领域的研究热点之一。整体设计及实现了条纹结构光三维重构系统，并重点研究了点云生成三角网格方法。该系统使用整体阈值与局部滑动阈值相结合的方法提取到条纹中心特征点，以像素索引值为中间媒介进行编码值插值计算，并利用像素索引值为媒介对点云进行三角网格化处理。利用像素索引值的方法简化了点云插值和点云生成三角网格的处理过程，并且能够精确得到每个点上的颜色值并进行颜色渲染。最后利用提出的方法对石膏模型和实际人脸面部进行了三维测量和重建，并分析了该方法测量的精度。结果表明提出的方法达到了实验

前摄校准 该存储库提供了使用棋盘和结构化的光（格雷码图案）来校准投影机-相机系统的源代码。 要求 Python 推荐使用Python 3 OpenCVpython -m pip install opencv-python opencv-contrib-python 印刷棋盘 你可以在找到PDF 如何使用 步骤1：生成格雷码图案 打开一个终端并输入以下命令。 python gen_graycode_imgs.py < projector> < projector> [-graycode_step < graycode step(default=1)> ] # example python gen_graycode_imgs.py 768 1024 -graycode_step 1 生成的模式将存储在./graycode_patt

线结构光扫描激光条纹提取-opencv+python-附件资源

1引言1.1 编写目的本文档是结构光三维重建软件 V1.0 针对用户所进行的用户手册，在本文档中我们通过对结构光三维重建系统（包含硬件设施与软件两个部分）的需求

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。

为了提升多投影显示系统的亮度融合速度，提出了一种基于结构光条纹调制度测量的多投影显示融合方法。该方法利用相机拍摄投影机投影在显示墙上的结构光条纹，计算出每个投影通道的调制度信息。同时，利用结构光条纹的相位信息构建投影机与相机间的亚像素级映射关系，并由此得出投影机上每个像素点在显示墙上的调制度数据。将该调制度数据与边缘融合结果相结合可得出每个投影通道的亚像素级融合模板。该方法具有操作简便、测量速度快、测量结果不受环境光干扰等优点，应用领域非常广泛。理论分析和真实场景实验都证明该方法的有效性和可行性。

对应文章https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/115558492

摘要光子晶体光纤具有很多在传统光纤中无法实现的特性成为近些年光学和光电子学的研究热点对光子晶体光纤十几年的发展历史进行了简要的回顾介绍了光子晶体光纤领域中的一些

在模拟分析投影仪伽马非线性对相位误差影响的基础上,提出一种直接分析投影光栅特征并建立相位误差查找表的算法,对相位误差进行补偿。该算法通过分析一组投射到标准白色平板上的光栅图像,确定光栅相位值与相位误差的对应关系,并量化存储在一个查找表中,测量过程中使用查找表对相位误差进行补偿。实验结果表明,该方法可大大降低由投影仪伽马非线性引起的相位误差,系统测量精度达到0.043 mm,比误差补偿前提高了5.6倍。

见https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/122639344