如何使用立体视觉对室内环境进行准确的 3D 重建？答案

【问题标题】：How to produce an accurate 3D reconstruction of an indoor surrounding using stereo vision?如何使用立体视觉对室内环境进行准确的 3D 重建？
【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】：

标签： vision disparity-mapping

【解决方案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】：

【解决方案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】：