内容概要：本文详细探讨了双目结构和单目结构光两种三维建模技术的特点和应用，并分别介绍了它们在C++、Python和Matlab三种编程语言中的GPU加速实现方式。对于双目结构，重点讲解了基于视差的深度计算方法，以及如何通过CUDA进行高效的并行计算。对于单目结构光，则强调了相位解算和投影仪标定的关键步骤。此外，还讨论了各种方法在实际应用中的优劣，特别是在工业检测和逆向工程领域的表现。 适合人群：从事三维建模、计算机视觉、机器学习等领域研究和技术开发的专业人士，特别是那些需要深入了解GPU加速技术的研究人员和开发者。 使用场景及目标：适用于需要高性能计算的三维建模项目，帮助用户选择最适合的技术栈和方法论，提高模型构建的速度和准确性。无论是快速原型验证还是生产环境部署，都能从中获得有价值的指导。 其他说明：文中提供了大量代码示例，涵盖从基本的数据处理到复杂的算法实现，为读者提供了一个全面的学习和参考资料库。同时提醒读者关注GPU加速过程中可能出现的数据传输瓶颈等问题。

内容概要：本文详细介绍了单目视觉结构光三维重建的Matlab实现，涵盖了从标定到点云生成的全过程。首先讨论了标定数据的正确加载方式，强调了内参矩阵和旋转平移矩阵的重要性。接着深入探讨了四步相移法的相位计算，包括数据类型的转换、相位范围的规范化以及中值滤波去噪。随后讲解了格雷码解码的关键步骤，如动态阈值设置和边界误判处理。此外，还介绍了多频外差法的相位展开技术和点云生成的具体实现，包括深度计算和坐标系转换。文中分享了许多实践经验和技术细节，帮助读者避免常见的陷阱。 适合人群：具有一定编程基础并希望深入了解结构光三维重建技术的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行单目视觉结构光三维重建的应用场景，如工业检测、医疗影像、虚拟现实等领域。目标是掌握从标定到点云生成的全流程技术，提高重建精度和效率。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码实现，还分享了很多实用的经验和技巧，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

基于格雷码技术的结构光三维重建源码详解：MATLAB环境下的实现与应用,基于格雷码结构光的三维重建MATLAB源码解析与实现,基于格雷码的结构光三维重建源码，MATLAB可以跑通 ,基于格雷码;结构光;三维重建;源码;MATLAB,基于格雷码算法的MATLAB结构光三维重建源码 格雷码技术是一种用于提高数据传输效率和准确性的编码方法，尤其在数字通信和计算机系统中应用广泛。其核心思想是将连续的数值通过一种特殊的编码方式转换为一系列的二进制数，相邻数值的编码仅有一位二进制数不同，这种特性极大地减少了数据在传输过程中发生错误的可能性。在三维重建领域，格雷码技术与结构光结合，形成了一种高效的测量手段，广泛应用于机器视觉和光学测量领域。 结构光技术是指利用预先设计好的图案（通常是光栅或条纹）投射到物体表面，由于物体表面的不规则性，投射的图案会发生变形，通过分析变形前后的图案，可以计算出物体表面的三维信息。格雷码在此技术中起到了至关重要的作用，因为它的单比特变化特性使得编码的图案能以非常高的精度进行解码，从而获得更为精确的三维坐标信息。 MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。在三维重建的研究和开发中，MATLAB提供了一套完整的工具箱，使得科研人员和工程师可以方便地实现复杂的数学算法和数据处理流程。在基于格雷码的结构光三维重建中，MATLAB不仅能进行快速的算法实现，还能提供强大的图形界面，方便进行结果的展示和分析。 通过深入理解这些技术文件，我们可以了解到格雷码在结构光三维重建中的应用原理，MATLAB环境下如何实现格雷码的编码和解码过程，以及如何将这些理论和技术应用于实际的三维重建项目中。文档内容可能涵盖了从基本理论的介绍，到具体算法的实现细节，再到实际案例的分析和源码的具体使用方法。 此外，文档可能还包含了技术博客文章，这些博客文章通过通俗易懂的语言，介绍了格雷码技术的背景、应用领域、优势以及在结构光三维重建中的具体应用实例，使得没有深厚数学背景的读者也能够理解和欣赏这种技术的魅力。通过这些技术博客文章，初学者可以快速入门，并逐步深入学习和掌握格雷码在三维重建领域的应用。 基于格雷码技术的结构光三维重建源码详解和实现对于理解三维重建技术的原理与应用具有重要意义。它不仅为专业研究人员提供了实践的平台，也为企业提供了实现高精度三维测量的可能。同时，文档中提及的源码和案例分析为学习者提供了学习和实践的机会，有助于推动三维重建技术的发展和应用。

在计算机视觉领域，单目和双目结构光技术被广泛应用于三维重建和物体表面特性分析。正弦条纹校准是这些系统中的一个重要步骤，它确保了数据获取的精确性和可靠性。下面将详细阐述相关知识点。 一、结构光技术 结构光技术是一种非接触式的测量方法，通过投射特定模式（如条纹）到目标表面，然后通过相机捕捉反射或透射的图像来获取物体的深度信息。结构光系统分为单目和双目两种类型： 1. 单目结构光：只使用一个相机来捕获投射在物体上的条纹图案。通过分析条纹的变形，可以推算出物体的三维形状。 2. 双目结构光：同时使用两个相机，从不同角度捕获同一图案，通过立体匹配算法计算深度信息。 二、正弦条纹 正弦条纹作为结构光的一种常见模式，具有良好的数学特性。它的优点在于可以提供高频率的相位信息，使得计算结果更精确。正弦条纹的相位与物体的深度之间存在线性关系，这为实现精确的三维重建提供了可能。 三、MATLAB实现 MATLAB是一款强大的数学计算软件，其丰富的函数库和用户友好的界面使其成为进行图像处理和计算机视觉研究的理想工具。在正弦条纹校准中，MATLAB可以用来： 1. 图像预处理：包括图像去噪、灰度转换、直方图均衡化等，提高图像质量。 2. 图像特征提取：识别并提取条纹的边界和周期，这是计算相位的关键。 3. 相位恢复：利用傅里叶变换、迭代算法等方法恢复出正弦条纹的相位信息。 4. 几何校准：通过对条纹的相位变化进行分析，计算相机和投影器的内参和外参，以消除系统的几何失真。 5. 深度计算：根据相位和条纹的周期，结合三角测量原理，计算出物体表面的三维坐标。 四、文件"条纹校准" 这个文件很可能是包含MATLAB代码的实现，用于进行正弦条纹的校准过程。代码可能包括图像读取、预处理、特征检测、相位恢复、几何校准和深度计算等模块。通过分析和运行这段代码，可以进一步理解和掌握结构光正弦条纹校准的具体步骤和技术细节。 总结来说，单目或双目结构光正弦条纹校准是通过MATLAB实现的一种关键技术，涉及图像处理、相位恢复和几何校准等多个方面，对于提高三维重建的精度和效率至关重要。而提供的"条纹校准"文件则可能是实现这一过程的具体代码示例，可供学习和参考。

相移+格雷码，多频外差，代码（matlab c++） 单目结构光三维扫描 双目结构光三维扫描 相机标定，投影仪标定，系统标定 基本matlab版本相位编码与解码 基于c++版本相位编码与解码 这段代码主要是实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 ----一下内容来源于AI对源码的解读，仅供参考 首先，代码中包含了两个类：GrayCoding和MultiFrequency。GrayCoding类用于相移+格雷码编码与解码，MultiFrequency类用于三频四相编码与解码。 在GrayCoding类中，GenerateFringe函数用于生成相移+格雷码的条纹图像。代码中定义了一些变量，如条纹宽度P、相移步数N、图像分辨率Rows和Cols等。然后，通过嵌套循环生成四步相移的条纹图像，并保存为G1.bmp、G2.bmp、G3.bmp和G4.bmp。接着，生成格雷码的条纹图像，并保存为G5.bmp、G6.bmp、G7.bmp、G8.bmp、G9.bmp和G10.bmp。 SolvePhase函数用于解码相移+格雷码的条纹图像。首先，定义了一些变量，如phi、ph

《从零搭建一套结构光3D重建系统》网课视频 1-1_课程简介.mp4 1-2_第01章:结构光前奏:双目立体匹配算法.mp4 1-3_公开课1_相移法+多频外差之数学原理推导+实现[学完再看].mp4 1-4_公开课2_结构光之相移法+格雷码技术详解[学完再看].mp4 1-5_结构光硬件系统[可选].mp4 1-6_第02章:单目标定理论+实践:计算内参，去除畸变.mp4 1-7_第03章:双目标定理论+实践:确定相机相互位置.mp4 1-8_第04章:双目立体匹配算法理论+OpenCV实践.mp4 1-9_第O5章:主动标记区域:相移法+多频外差.mp4 1-10_第06章:主动标记区域:相移法+格雷码.mp4 1-11_第07章:双目重建实践:三角法.mp4 1-12_第08章:单目重建实践:逆相机法.mp4 1-13_第09章:单目重建实践:相高法.mp4 1-14_第10章:投影仪的非线性校正.mp4 1-15_第11章:结构光+深度学习.mp4 1-16_补充1:工业相机理论.mp4 1-17_补充2:灰点相机SDK调用.mp4 1-18_课程大作业.mp4

通过调制入射光的振幅和相位，形成特殊结构分布的照明光以提高数字全息显微记录系统分辨率，结合结构光的特性设计了明场和暗场记录系统。明场记录系统中，在利用振幅型正弦光栅和随机散射元件调制入射光波前，将超出衍射极限的物体高频信息调制到系统截止频率以内，这部分信息可以通过成像系统被记录。数字再现过程中，将其与低频信息合成，可使再现像分辨率得到提高。在暗场记录系统中，通过在空间光调制器上加载相息图改变入射光的振幅和相位分布，分别用拉盖尔-高斯涡旋、径向艾里以及携带涡旋相位的径向艾里结构光照明物体，结合暗场聚光镜的应用，提高系统的分辨率和对比度。

张正友标定方法流程 1.打印一张标定板，然后附加到一个平坦的表面上。 2.通过移动相机或者平面拍摄标定板各种角度的图片。 3.检测图片中的特征点 4.计算5个内部参数和所有的外部参数 5.通过最小二乘法先行求解径向畸变系数。 6.通过求最小参数值，优化所有的参数 1

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