没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

文库首页行业研究行业报告虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：虚拟现实与增强现实的交互技术.docx

虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：虚拟现实与增强现实的交互技术.docx

1.该资源内容由用户上传，如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款（资源遇到问题，请及时私信上传者）

版权申诉

虚拟现实

增强现实

0 下载量 130 浏览量 2024-08-25 09:46:29 上传评论收藏 45KB DOCX 举报

温馨提示

试读

33页

虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：虚拟现实与增强现实的交互技术.docx

资源推荐

资源详情

资源评论

虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：虚拟现

实与增强现实的交互技术

1 绪论

1.1 虚拟现实与增强现实的定义

虚拟现实（Virtual Reality，VR）是一种通过计算机生成的环境，让用户沉

浸在一个完全虚拟的世界中。通过 VR 头盔、手套等设备，用户可以感知到视

觉、听觉、触觉等多感官的虚拟体验，仿佛置身于另一个现实之中。

增强现实（Augmented Reality，AR）则是在现实世界的视图上叠加虚拟信

息，如图像、文字或 3D 模型。AR 技术通过智能手机、智能眼镜等设备，将虚

拟元素与真实环境融合，提供一种增强的视觉体验。

1.2 维重建在 VR 和 AR 中的重要性

三维重建是 VR 和 AR 技术的核心组成部分，它允许从二维图像或点云数据

中创建三维模型。在 VR 中，三维重建用于构建虚拟环境，使用户能够在一个

逼真的三维空间中进行交互。在 AR 中，三维重建帮助识别和理解真实环境，

以便准确地放置虚拟对象，增强用户体验。

1.2.1 示例：使用 OpenCV 进行基本的三维重建

导入所需库

import cv2

import numpy as np

读取图像对

img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)

img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

初始化

SIFT

特征检测器

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

找到关键点和描述符

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)

kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

使用

FLANN

匹配描述符

FLANN_INDEX_KDTREE = 1

index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)

search_params = dict(checks = 50)

flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

应用比率测试

good = []

for m,n in matches:

if m.distance < 0.7*n.distance:

good.append(m)

获取匹配点的坐标

src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)

dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)

计算基础矩阵

F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.FM_LMEDS)

我们只考虑内点

src_pts = src_pts[mask.ravel()==1]

dst_pts = dst_pts[mask.ravel()==1]

从基础矩阵中获取本质矩阵

K = np.eye(3) #

假设已知相机内参

E = K.T @ F @ K

从本质矩阵中恢复旋转和平移

_, R, t, _ = cv2.recoverPose(E, src_pts, dst_pts, K)

输出结果

print("旋转矩阵：\n", R)

print("平移向量：\n", t)

此代码示例展示了如何使用 OpenCV 库从两幅图像中找到匹配的关键点，

然后计算基础矩阵和本质矩阵，最终恢复出旋转和平移矩阵，这是三维重建中

的基本步骤。

1.3 数据处理算法的概述

数据处理算法在 VR 和 AR 中用于处理和分析来自各种传感器的数据，如摄

像头、激光雷达等。这些算法包括特征检测、匹配、跟踪、三维点云处理、深

度图生成等，目的是从数据中提取有用的信息，构建三维模型或场景。

1.3.1 示例：使用 PCL 库处理点云数据

#include <pcl/point_cloud.h>

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/features/normal_3d.h>

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

int main ()

{

加载点云数据

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud) == -1)

{

PCL_ERROR ("无法读取点云数据.\n");

return (-1);

}

创建法线估计类

pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;

ne.setInputCloud (cloud);

pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);

ne.setSearchMethod (tree);

创建输出点云

pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);

ne.setRadiusSearch (0.03);

ne.compute (*cloud_normals);

可视化点云和法线

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("3D Viewer");

viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (cloud, "sample cloud");

viewer.addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> (cloud, cloud_normals, 10, 0.05, "no

rmals");

while (!viewer.wasStopped ())

{

viewer.spinOnce (100);

std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));

}

return (0);

}

这个 C++示例使用 PCL（Point Cloud Library）库来加载点云数据，估计每个

点的法线，然后可视化点云和法线。法线估计是三维重建中处理点云数据的一

个重要步骤，有助于理解点云的几何结构。

以上示例和解释展示了虚拟现实和增强现实中数据处理算法的基本原理和

应用，三维重建是实现这些技术的关键环节。

2 维数据采集技术

2.1 维扫描原理

三维扫描技术是虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中关键的数据采集手段，

它通过捕捉物体表面的形状和外观属性，生成三维模型。三维扫描可以分为接

触式和非接触式两大类，其中非接触式扫描更为常见，包括激光扫描、结构光

扫描和光编码扫描等。

2.1.1 激光扫描

激光扫描是最常见的非接触式三维扫描技术之一，它利用激光束照射物体

表面，通过测量激光束从发射到反射回传感器的时间差，计算出物体表面各点

的距离，从而构建三维模型。

2.1.2 结构光扫描

结构光扫描技术通过投射已知的光栅或条纹图案到物体表面，然后使用相

机捕捉这些图案的变形情况，通过算法计算出物体的三维信息。这种方法适用

于高精度的三维重建。

2.1.3 光编码扫描

光编码扫描技术与结构光扫描类似，但使用的是编码光束，通过解码光束

的反射信息来获取物体的三维数据。这种方法在处理复杂表面时具有优势。

2.2 点云数据获取

点云是三维扫描技术获取的原始数据形式，由大量三维坐标点组成，每个

点代表物体表面的一个位置。点云数据的获取通常涉及以下步骤：

1. 数据采集：使用激光扫描仪、结构光扫描仪或光编码扫描仪等设

备采集物体表面的三维坐标点。

2. 数据预处理：包括去除噪声、填补缺失点、点云配准等，以提高

数据质量。

3. 点云可视化：将点云数据转换为可视化模型，便于后续分析和处

理。

2.2.1 示例：使用 Python 的 Open3D 库进行点云数据处理

import open3d as o3d

读取点云数据

pcd = o3d.io.read_point_cloud("path/to/pointcloud.ply")

可视化点云

o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

点云配准

source = o3d.io.read_point_cloud("path/to/source.ply")

target = o3d.io.read_point_cloud("path/to/target.ply")

trans_init = np.asarray([[0.862, 0.011, -0.507, 0.5],

[-0.139, 0.967, -0.215, 0.7],

[0.487, 0.255, 0.835, -1.4],

[0.0, 0.0, 0.0, 1.0]])

reg_p2p = o3d.pipelines.registration.registration_icp(

source, target, 0.02, trans_init,

o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint())

print(reg_p2p)

print("Transformation is:")

print(reg_p2p.transformation)

2.3 图像序列采集

在虚拟现实和增强现实应用中，图像序列采集是构建三维模型的另一种重

要方式。通过从不同角度拍摄物体的多张图像，然后使用计算机视觉算法进行

三维重建。

2.3.1 图像序列采集步骤

1. 多角度拍摄：使用相机从多个角度拍摄物体。

2. 特征点检测：在图像中检测特征点，如角点、边缘等。

3. 特征点匹配：在不同图像中找到相同的特征点，建立对应关系。

4. 三维重建：利用特征点匹配信息，通过三角测量等算法计算出物

体的三维坐标。

2.3.2 示例：使用 Python 的 OpenCV 库进行特征点检测和匹配

import cv2

import numpy as np

读取图像序列

img1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg',0) # queryImage

img2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg',0) # trainImage

初始化

ORB

特征检测器

orb = cv2.ORB_create()

剩余32页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

1.该资源内容由用户上传，如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款（资源遇到问题，请及时私信上传者）

版权申诉

资源评论

资源反馈

评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~

kkchenjj

粉丝: 1w+
资源: 5439

上传资源快速赚钱

我的内容管理展开

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

前往需求广场，查看用户热搜

虚拟现实和增强现实之数据处理算法：三维重建：虚拟现实与增强现实的交互技术.docx

虚拟现实和增强现实之用户交互算法：身体姿态识别：三维重建技术.docx

虚拟现实和增强现实之用户交互算法：姿态估计与三维重建技术.docx

虚拟现实和增强现实之用户交互算法：手势识别：三维空间手势识别算法.docx

虚拟现实和增强现实之用户交互算法：手部追踪：三维空间坐标系与手部定位.docx

探析虚拟现实三维建模技术.docx

虚拟现实技术.docx

虚拟现实技术考试题及答案.docx

虚拟现实技术中计算机图形学的应用_三维计算机图形.docx

虚拟现实技术23.docx

虚拟现实技术中计算机图形学的应用——三维计算机图形 (2).docx

建设设计中的虚拟现实.docx

双目下点云的三维人脸重建.docx

表面形貌三维重构算法软件需求.docx

虚拟现实技术及其应用.docx

虚拟现实技术考试题及答案(DOC) (2).docx

分布式三维重建中任务分配算法研究.docx

虚拟现实的构建毕业论文.docx

虚拟现实技术考试题及答案(DOC).docx

虚拟现实技术考试题及答案 (2).docx

(完整版)虚拟现实技术考试题及答案 (2).docx

虚拟现实二次开发平台的研究与实现.docx

虚拟现实技术研究背景目的意义与国内外现状.docx

计算机图形学算法与实现.docx

虚拟现实技术研究背景目的意义与国内外现状.doc.docx

虚拟现实中的碰撞检测技术word文档格式.docx

关于虚拟现实技术在油田培训中的应用探讨.docx

三视图算法.docx

MATLAB技术深度图像处理.docx

相关实用应用程序（Windows可用）

李飞飞自传 我看见的世界 The World I see

最新资源

李飞飞自传我看见的世界 The World I see