标签: photogrammetry

我正在使用OpenCV 2.3.1中的Orb特征检测器开展项目.我发现8个不同图像之间的匹配,其中6个非常相似(相机位置相差20厘米,沿线性滑块,因此没有比例或旋转方差),然后从大约45度角拍摄2张图像侧.我的代码在非常相似的图像之间找到了大量精确匹配,但从更不同的角度拍摄的图像几乎没有.我已经包含了我认为是我的代码的相关部分,如果您需要更多信息,请告诉我.

// set parameters

int numKeyPoints = 1500;
float distThreshold = 15.0;

//instantiate detector, extractor, matcher

detector = new cv::OrbFeatureDetector(numKeyPoints);
extractor = new cv::OrbDescriptorExtractor;
matcher = new cv::BruteForceMatcher<cv::HammingLUT>;

//Load input image detect keypoints

cv::Mat img1;
std::vector<cv::KeyPoint> img1_keypoints;
cv::Mat img1_descriptors;
cv::Mat img2;
std::vector<cv::KeyPoint> img2_keypoints
cv::Mat img2_descriptors;
img1 = cv::imread(fList[0].string(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
img2 = cv::imread(fList[1].string(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
detector->detect(img1, img1_keypoints);
detector->detect(img2, img2_keypoints);
extractor->compute(img1, img1_keypoints, img1_descriptors);
extractor->compute(img2, img2_keypoints, img2_descriptors);

//Match keypoints using knnMatch to find the single best match for each keypoint
//Then cull results …

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c++ opencv computer-vision photogrammetry orb

KLo*_*owe

2013 02-15

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图书馆从立体图像中获取深度图？

我将设置一些设备来执行实时3D运动跟踪.我的第一个想法是使用一对相机拍摄立体图像并计算深度图以获得我需要的3D数据.

有没有好的开源库(C/C++)可用且速度足够实时(~12-24fps)？我在SourceForge中找到了使用Stereo Vision和EStereo进行3D重建,有人试过吗？

或者我可以实现的任何算法建议？

computer-vision photogrammetry stereo-3d 3d-reconstruction

And*_* Li

2015 02-24

9
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将像素从一个图像重新投影到另一个图像

我有许多校准过的相机拍摄平面场景的照片.为简单起见,我们假设有3个摄像头.那些相机正在进行一般运动,但主要是翻译加上一些温和的旋转.相机的示例位置

任务是完全缝合它们.我不了解3D坐标,只是用校准相机拍摄的一组图像.

我所做的:

我在OpenCV中使用SURF/SIFT实现检测特征,通过在每对图像之间使用findHomography来获得初始单应性(1-> 2,2- > 3,1- > 3).从那些单应性我得到每个相机的姿势的初始esitimation (类似的程序到此)

然后我尝试使用束调整技术来最小化每个匹配对的重投影错误.优化参数是三个平移值和三个旋转值(从Rodrigues的旋转公式获得),尽管我可以稍后添加内部参数(焦点,主要点等).

假设图像#2将是参考帧(通过与其他两个图像具有最大量的匹配),其旋转和平移矩阵分别是同一性和零矩阵.

我计算从图像#2到图像#1的关键点(在图像#2和图像#1中均可见)的重投影为(伪代码)

[x1_; y1_; z1_] = K1*R1*inv(K2)*[x2; y2; 1] + K1*T1/Z2;
x1 = x1_/z1_;
y1 = y1_/z1_;

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要么

x1 = ((f1/f2)*r11*x2 + (f1/f2)*r12*y2 + f1*r13 + f1*tx/Z2) / ((1/f2)*r31*x2 + (1/f2)*r32*y2 + r33 + tx/Z2)
y1 = ((f1/f2)*r21*x2 + (f1/f2)*r22*y2 + f1*r23 + f1*ty/Z2) / ((1/f2)*r31*x2 + (1/f2)*r32*y2 + r33 + ty/Z2)

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其中r__是R1矩阵的元素,两个内在矩阵都是