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。

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。