计算机视觉方向简介三维重建技术概述
计算机视觉是指通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。三维重建技术是计算机视觉的一个重要方向,它通过摄像机获取的图像信息,重建三维模型,用于机器人、自动驾驶、augmented reality等领域。
在计算机视觉领域,三维重建技术是指通过摄像机获取的图像信息,重建三维模型的过程。这个过程可以分为两步:首先,获取图像信息,包括彩色图像和深度图像;然后,将图像信息转换为三维模型。
彩色图像也叫作RGB图像,R、G、B三个分量对应于红、绿、蓝三个通道的颜色,它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级。深度图像也被称为距离图像,与灰度图像中像素点存储亮度值不同,其像素点存储的是该点到相机的距离,即深度值。深度值指的是目标物体与测量器材之间的距离。由于深度值的大小只与距离有关,而与环境、光线、方向等因素无关,所以深度图像能够真实准确地体现景物的几何深度信息。
PCL(Point Cloud Library,点云库)是由斯坦福大学的Dr.Radu等学者基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)下开发与维护的开源项目,最初被用来辅助机器人传感、认知和驱动等领域的开发。PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追踪、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。能够在各种操作系统和大部分嵌入式系统上运行,具有较强的软件可移植性。
点云数据通常出现在逆向工程中,是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录,这些点既可以是三维坐标,也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存,这种格式的点云数据可操作性较强,同时能够提高点云配准融合的速度。
坐标系在三维空间中,所有的点必须以坐标的形式来表示,并且可以在不同的坐标系之间进行转换。图像坐标系分为像素和物理两个坐标系种类。数字图像的信息以矩阵形式存储,即一副像素的图像数据存储在矩阵中。图像像素坐标系以为原点、以像素为基本单位,U、V分别为水平、垂直方向轴。图像物理坐标系以摄像机光轴与图像平面的交点作为原点、以毫米或微米为基本单位,其X、Y轴分别与U、V轴平行。
本文研究的点云数据为非结构化的散乱点云,属于三维重建特有的点云特点。通过对点云数据的处理和分析,可以获得三维模型,并应用于机器人、自动驾驶、augmented reality等领域。