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

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。