基于视觉的三维重建仍然存在较大局限性。通过介绍基于视觉的三维重建技术的主要方法及其研究现状，对各种方法优缺点进行了比较分析，期望能够对该领域有较全面的把握，进一步明确未来的研究方向。
2019-12-21 21:40:24
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文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
2019-12-21 21:35:38
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OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建代码以及文档
使用opencv进行立体匹配获取视差图，三角剖分
使用opengl进行纹理贴图
需要配置opengl，opencv，vs2015工程
博客地址：
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217
2019-12-21 21:35:17
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双目矫正及视差图的计算 立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。
2019-12-21 21:26:55
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VS2010为平台，OpenCV的双目标定、双目校正实验，以Opencv下给的图像试验结果，使用时请先检查下目录
2019-12-21 21:20:06
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基于SIFT算法的特征提取(VS2015+OpenCV2.4.13)
主要分为以下几个步骤：
(1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征
(2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找
(3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵
2019-12-21 21:05:15
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