如何使用立体视觉对室内环境进行准确的 3D 重建？
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【中文标题】如何使用立体视觉对室内环境进行准确的 3D 重建？【英文标题】：How to produce an accurate 3D reconstruction of an indoor surrounding using stereo vision? 【发布时间】：2011-03-02 13:19:22 【问题描述】：我在 openCV 中使用 cvStereoFindCorrespondenceGC() 从著名的 tsukaba 图像中生成视差图。但我注意到它缺少 3D 功能（例如，灯是平的而不是略微弯曲的）。如何解决这个问题？目前的算法缺少什么？
【问题讨论】：
【参考方案1】：视差图仅包含有限的深度信息（z 轴，例如指向您的屏幕）。
您需要查看激光雷达或类似的飞行时间方法才能提取/扫描/重建 3d 场景。
话说你可以试试Sentience Project
使用植根于立体匹配的“移动机器人 3D 体积感知系统”。
【讨论】：
【参考方案2】：您可能还想尝试使用“运动结构”方法之类的方法。 当您在对象周围移动时从不同角度拍摄许多照片，然后计算出现在至少 3 个图像中的像素的位置。这些可以产生非常好的模型，更接近 LiDAR 的等效模型。
例如MS Photosynth（免费）或 AGISoft Photoscan（工作试用，但您无法保存/导出模型）
如需开源版本，请查看 Insight 3D http://insight3d.sourceforge.net/
【讨论】：
以上是关于如何使用立体视觉对室内环境进行准确的 3D 重建？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章