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OpenCV2.2+OpenGL双目立体三维重建 评分:

使用OpenCV2.2(c++版)中的两种算法:SURF特征点匹配和双目视觉块匹配算法,计算对应点;Delaunay三角剖分;然后计算3D坐标;最后用OpenGL进行3D纹理贴图。 可以用来演示OpenCV2.2中c++函数的使用和OpenGL的简单使用 提供了很多实例图像
2011-07-02 上传大小:7.44MB
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评论 共103条

swallowwd 还是可以看一看的
2018-04-13
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weixin_39344944 谢谢楼主的分享
2017-08-17
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u011326478 谢谢楼主,简单点,值得新手学习!
2017-01-03
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cs4001 还是值得一看
2016-09-01
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iwantbsl 这种评论真的有价值吗?
2016-07-29
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fox666 可以用,可以学习学习
2016-06-29
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github_32016761 里边的例子很棒,学习一下代码
2015-12-13
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liuxingyuliuxingyu 还可以。。速度不错
2015-10-29
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leeluntanzhuce 很有帮助,谢谢分享
2015-10-23
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livvve 与需要的有点差距,还是很感谢楼主的
2015-10-15
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双目立体视差图进行三维点云重建【OpenCV3.4.1+PCL1.8】

基于双目立体视差图进行三维点云的重建,并提供PFM文件转成Mat格式的接口。点云重建过程清晰明了、内含所需的所有文件,详情见:https://mp.csdn.net/mdeditor/86644361

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基于双目视觉的三维重建

基于双目视觉的三维重建,立体视觉的文献,是书籍

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基于HALCON的双目立体视觉系统实现

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Halcon实现的基于立体视觉的三维平面重构工程代码和素材

机器视觉算法与应用一书中的三维平面重构工程实例的代码及素材。

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双目视觉的三维重建

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双目立体视觉源代码

双目立体视觉源代码,包括标定,匹配,三维重建

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matlab 三维重建代码

这是一个matlab工具箱,可以用于对平行处理之后的双目相机的图片进行三维重建,可以得到彩色视差图和3D形状,功能强大,使用方便。

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VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距(双目校正和立体匹配)(文档里包含了测试图片)

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OpenCV+OpenGL利用视差图进行三维重建

OpenCV+OpenGL利用视差图进行三维重建,对于双目摄像机拍摄的经过外极线矫正的图像,进行立体匹配,根据特征点进行三角剖分,纹理贴图,最后进行三维重建。

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双目视觉三维重建

一些双目三维重建的代码,有matlab和c++的,效果不错。

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双目相机三维重建

matlab实现双目标定,畸变矫正和立体校正,再用vs实现三维重建,亲测可用。

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基于Matlab的三维重建代码

基于Matlab的三维重建代码,可以作为学习!

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基于激光散斑的深度图获取算法研究

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基于Python的三维重建开源代码

基于Python的三维重建开源代码,包括特征提取,SFM,PMVS以及CMVS等相关功能!

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OpenCV实现SfM:双目三维重建

使用OpenCV3.0进行双目三维重建。 代码是用VS2013写的,OpenCV版本为3.0且包含扩展部分,如果不使用SIFT特征,可以修改源代码,然后使用官方未包含扩展部分的库。软件运行后会将三维重建的结果写入Viewer目录下的structure.yml文件中,在Viewer目录下有一个SfMViewer程序,直接运行即可读取yml文件并显示三维结构。

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opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码

opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码

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基于单目视觉的三维重建

在计算机视觉领域中,使用二维投影恢复物体三维信息的过程称为三维重建。 三维重建在计算机视觉中具有重要的研究价值

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OpenCV实现多目三维重建

使用OpenCV实现了多图像的三维重建。 使用VS2015开发,程序运行后会读取images目录下的图片进行重建。 重建完成后,可以运行Viewer下的SfMViewer.exe查看重建结果。 详见博客 http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/

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双目标定后的三维重建

从大佬那里保存的,这个需要输入立体校正后的图片和相机焦距。如何输入及数据来源在我上传的另一份文件里。

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OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建

OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建代码以及文档 使用opencv进行立体匹配获取视差图,三角剖分 使用opengl进行纹理贴图 需要配置opengl,opencv,vs2015工程 博客地址: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217

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