基于图像序列的三维场景重建打包源码，图片只支持jpg格式

3d_scene_reconstruction_from_video 顾问：Margrit Betke教授 从每个帧中提取SIFT特征，并采用以RANSAC标记的内部集，并通过FLANN进行特征匹配。 使用OpenCV用C ++编码； 设计了一种算法，可以改善长帧序列中特征的跟踪； 通过对极约束计算摄像机在每两帧之间的旋转和平移，并创造性地解决了由符号引起的解决方案的歧义； 通过使用小基线图像迭代地完善特征深度的估计，并在Matlab中可视化与真实场景对齐的3D特征。 从了解更多

传统的线激光扫描技术以机器视觉为基础，算法复杂、计算量大，且匹配效率不高；而点激光扫描技术是以激光三角法为基础，算法简洁，但测量慢、点云稀疏。为解决上述问题，提出以激光三角法为基础的线激光扫描技术，根据相机针孔模型以及相机和线激光器的相对位置关系建立物像关系方程，求解场景三维坐标，简化了重建算法。采用以最小二乘法为基础的标定算法，实现了相机与线激光相对位置参数和系统旋转中心偏移参数的标定。同时分析了系统的理论精度，并结合场景重建实验和精度评估实验，对系统的可靠性和精度进行了验证。实验结果表明该系统效率高、精度好；在1000~1700 mm测量范围内该系统的绝对误差小于2.6 mm，精度高于0.25％，满足一般场景重建的要求。