基于Kinect的三维重建
使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧

使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧近年来,计算机视觉技术的发展使得三维重建变得更加便捷和精确。
通过使用计算机软件和图像处理算法,我们可以将二维图像转化为逼真的三维模型。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行三维重建的一般步骤和一些技巧。
第一步:数据采集三维重建的第一步是收集所需的数据。
通常,我们可以使用各种不同的方法来获取数据,包括摄影、激光扫描、结构光等。
其中最常见的方法是使用照相机拍摄一系列图像,并确保在拍摄过程中覆盖被重建对象的各个角度。
此外,还可以使用专业的三维扫描仪来获取更准确的数据。
在数据采集的过程中,确保图像的清晰度和质量是非常重要的,这将直接影响到后续重建的精确度。
第二步:图像处理在数据采集完成后,下一步是对采集到的图像进行处理。
这一步骤主要包括图像去噪、图像配准、图像校正等。
去噪是指消除图像中的噪声,以提高图像质量。
图像配准是指将不同角度拍摄的图像进行对齐,以确保后续处理的准确性。
而图像校正则是针对拍摄过程中可能出现的畸变进行修正,以保证图像的几何属性。
第三步:特征提取在图像处理完成后,接下来需要进行特征提取。
特征提取是将图像中的关键点或特征进行检测和提取的过程。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取这些特征,可以帮助计算机对图像进行更准确的分析和处理。
特征提取的目的是为后续的三维重建提供更具信息量的数据。
第四步:三维重建在完成特征提取后,接下来就是执行三维重建算法。
三维重建算法有多种,包括从图像对中恢复相机姿态、三角测量、体素表示等。
从图像对中恢复相机姿态是指分析两个或多个图像之间的关系,恢复相机的位置和姿态信息。
三角测量是通过计算多个相机拍摄的图像中特征点的三角化位置,来恢复三维点的坐标。
体素表示则是将三维空间划分为小的立方体,通过求解每个立方体的属性,来重建整个三维模型。
第五步:模型优化和重建结果调整在三维重建完成后,可能需要对生成的模型进行优化和调整。
这包括去除不准确的部分、填充缺失的区域、平滑表面等。
基于Kinect的3D人脸识别(1)

基于kinect的3D人脸识别技术摘要在2D人脸识别技术不断发展的今天,深度学习的出现让2D人脸识别技术的准确率已经达到了97.54%,2D技术的发展空间越来越小。
而随着3D技术也越来越成熟,将3D技术融合到人脸识别技术中是一种新的发展方向。
而现阶段,kinect这种体积轻巧,价格便宜,捕获3D数据效率高而且分辨率不低的设备成了许多研究人员的研究对象。
在本文中我们也利用了kinect设备完成了一个基于kinect的3D人脸识别研究的过程。
首先通过kinect设备采集了一批数据,接着实现了一种基于熵图和显著性图,利用HOG特征算子,和随机森林分类器和SVM分类器进行识别的算法系统。
通过我们的实验,利用随机森林分类器实现的分类器准确率只有73%,而利用SVM分类器达到的准确率有83.19%。
但是因为采集数据的范围小,以及算法的不完善性,我们的系统还有很大的提升空间。
关键词:kinect,RGB-D,显著性,熵图,随机森林,SVM,人脸识别AbstractWith the fast development of the face recognition based 2D data, the deep learning technology makes the accuracy of the face recognition based 2D data have reached in 97.54% and the development of the 2D technology in face recognition has reached the bottleneck. However, with the 3D technology becoming more and more mature, it is a new development direction to fuse the 3D technology into face recognitiontechnology. In the meanwhile, the Kinect which is portable, inexpensive and has high capturing rate and moderate definition becomes the research object of many researchers.In our paper, we used the Kinect equipment to finish a project which is about face recognition based 3D data. First of all, we collected enough RGB-D data using Kinect. Then we implemented the algorithm system which is based the entropy map and the visual saliency map, gets the feature vector using the HOG descriptor and using random decision forest and support vector machine to classify the data.The result of our experiment is not very well. The accuracy of the recognition with random decision forest classifier reaches only 73%. However, the accuracy of the recognition with support vector machine reaches 83.19%. Because of the small scale in the database and the imperfect algorithm, our system can still make great progress.Key words:Kinect, RGB-D, salience, entropy, RDF, SVM, face recognition1,绪论1.1研究背景随着人们对人工智能,机器学习算法的研究的不断深入,其分支领域中的计算机视觉中的人脸识别技术也得到了充分的发展和巨大的进步。
3D重建算法原理

3D重建算法原理3D重建算法原理三维重建(3D Reconstruction)技术⼀直是计算机图形学和计算机视觉领域的⼀个热点课题。
早期的三维重建技术通常以⼆维图像作为输⼊,重建出场景中的三维模型。
但是,受限于输⼊的数据,重建出的三维模型通常不够完整,⽽且真实感较低。
随着各种⾯向普通消费者的深度相机(depth camera)的出现,基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展。
以微软的Kinect,华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉,体积适当,操作⽅便,并且易于研究者和⼯程师进⾏开发。
三维重建技术也是增强现实(Augmented Reality,简称AR)技术的基础,经过扫描重建后的三维模型可以直接应⽤到AR或VR的场景中。
本⽂将简单介绍基于深度相机的三维重建技术的基本原理及其应⽤。
背景对⼏何3D模型不断增长的需求:电影游戏虚拟环境等⾏业VR&AR的⽕爆房地产三维地图等领域的需求中国古代建筑三维数字化保护三维数字化城市三维地图VR&&AR游戏,电影等医疗⾏业:三维⼼脏教育⾏业等应⽤⽅法介绍传统的三维重建主要是依靠昂贵的三维扫描设备,并且需要被扫描的⽬标保持⼀段时间的稳定。
近年来,由于计算机硬件⼤规模计算能⼒的发展,特别是GPU和分布式计算的发展,实时⾼效的解决⽅案成为了可能。
⽬前主流的⽅法主要分为以下两类:基于深度相机的三维重建基于图像的三维重建原理主要有以下三种:结构光,这个技术的代表产品是 Kinect ⼀代,它的传感器芯⽚⽤的是 PrimeSense 家的。
PrimeSense 现在是苹果旗下的公司。
TOF,time-of-flight,代表产品是 Kinect ⼆代,由于微软对于 One 这个单词的热爱,它的官⽅名字是 Kinect One。
双⽬摄像头,代表产品是 Google Tango 以及 Leap Motion,前者配有四台摄像头,后者有两个三维重建算法⼴泛应⽤于⼿机等移动设备中,常见的算法有SfM,REMODE和SVO等。
计算机视觉技术中的三维重建方法与工具推荐

计算机视觉技术中的三维重建方法与工具推荐计算机视觉技术已经逐渐成为科学研究和工业应用中的重要工具。
在计算机视觉领域中,三维重建是一个重要的任务,它可以从一系列的二维图像或视频中恢复出场景的三维形状和纹理信息,为许多领域提供了强大的分析和设计能力。
本文将介绍几种常见的三维重建方法,并推荐一些常用的工具。
一、三维重建方法1. 隐式体素方法隐式体素方法是一种利用体素(体积像素)来表示和重建三维几何结构的方法。
该方法通常使用点云数据或体积数据作为输入,将对象建模为精细的体素网格,并从中提取几何信息。
常用的隐式体素方法有薄片轮廓隐式体素(TSDF)、体素边界网格(Voxel Boundary Grid)等。
这些方法虽然能够实现较高精度的三维重建,但由于体素表示的计算量较大,对计算资源的要求较高。
2. 稠密点云重建方法稠密点云重建方法使用从图像中提取的稀疏点云作为输入,通过使用匹配、滤波和插值等技术,将稀疏点云扩展为稠密点云。
该方法中常用的算法有基于多视图几何的方法和基于结构光的方法。
基于多视图几何的方法利用多个视角的图像进行几何重建,常用的算法包括光束法、三角测量法和基于匹配的方法。
而基于结构光的方法则是通过投射结构光或使用红外深度传感器捕捉场景中光的反射来获取场景的三维信息,常用的工具有Microsoft Kinect、Intel RealSense等。
3. 深度学习方法深度学习方法在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。
在三维重建领域,深度学习方法可以通过训练神经网络来提取图像中的特征,并推断出场景的三维信息。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)。
CNN 可以通过图像识别和分割来获取场景的二维特征,然后通过几何推理方法将其转化为三维信息。
GAN可以通过自适应学习生成具有真实感的三维模型。
这些方法在三维重建中取得了较好的效果,但对于数据量的要求较高,需要较大规模的训练数据集。
基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究

基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究近年来,基于机器人视觉的三维场景重建与定位研究成为了人工智能领域的热点之一。
通过将机器人与视觉技术相结合,可以实现机器人在复杂环境中的感知与理解,为机器人导航、自主控制等提供了有效的支持。
本文将探讨基于机器人视觉的三维场景重建与定位的相关研究内容及应用前景。
首先,基于机器人视觉的三维场景重建是指利用机器人的摄像头或激光雷达等传感器,通过采集环境中的图像或点云数据,利用计算机视觉算法对这些数据进行处理与分析,从而获取并重建出环境的三维模型。
这种方法可以精确地描述物体的形状、大小、位置等属性,为机器人的导航与操作提供准确的场景信息。
在三维重建中,常用的技术包括结构光、视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping),以及点云融合等。
结构光是一种基于红外相机和投影仪的三维重建方法,通过将结构光投影在目标物体上,利用红外相机对结构光进行拍摄,然后根据光的形变来重建出物体的三维形状。
这种方法适用于对静态物体进行精确重建,但对于动态场景则存在一定的限制。
视觉SLAM是指通过机器人的摄像头或激光雷达等传感器,实时地获取环境的图像或点云数据,并通过同时进行定位与地图构建的方式,来实现对机器人路径的跟踪与建模。
视觉SLAM方法常用的算法有ORB-SLAM、DSO等,它们通过特征点的提取与匹配,实现对机器人位置与环境地图的实时更新。
视觉SLAM的优势在于可以实现实时定位与地图构建,并且对于环境的要求较低,但对于大场景或者特定光照条件下的视觉SLAM仍然存在一定的挑战。
点云融合是指将多个传感器采集到的点云数据进行融合,得到更精确的三维模型。
常用的点云融合方法包括ICP(Iterative Closest Point)、RGB-D SLAM等,它们通过将不同传感器获取到的点云进行配准与融合,得到精确的三维重建结果。
点云融合方法适用于对大型场景进行建模,但对传感器之间的标定及数据同步要求较高。
kinect fusion算法

kinect fusion算法摘要:1.引言2.Kinect Fusion算法概述3.算法原理3.1 点云处理3.2 表面重建3.3 优化与可视化4.应用领域5.算法优缺点6.总结正文:【引言】在计算机视觉和增强现实领域,Kinect Fusion算法独树一帜。
它通过将多个Kinect传感器采集的数据进行融合,实现对场景的实时三维重建。
本文将对Kinect Fusion算法进行详细解析,带你领略其魅力所在。
【Kinect Fusion算法概述】Kinect Fusion算法是一种基于Kinect传感器的三维重建技术。
它通过实时捕捉场景中的深度信息和彩色信息,对场景进行三维重建。
与其他三维重建方法相比,Kinect Fusion算法具有更高的实时性和准确性。
【算法原理】Kinect Fusion算法主要包括以下三个部分:【3.1 点云处理】Kinect传感器捕捉到的深度数据是连续的深度值,需要将这些深度值转化为点云数据。
点云数据是由一系列三维坐标点组成的数据集,能更好地反映场景中的物体形状和位置信息。
【3.2 表面重建】在得到点云数据后,需要对点云数据进行表面重建。
表面重建的目的是从点云数据中提取出物体的表面信息,以便后续处理。
常用的表面重建方法有Poisson表面重建、球形重建等。
【3.3 优化与可视化】表面重建完成后,需要对结果进行优化和可视化。
优化主要包括降噪、平滑等处理,以提高表面质量。
可视化则是将重建结果以直观的方式展示出来,便于用户观察和分析。
【应用领域】Kinect Fusion算法在许多领域都有广泛应用,如虚拟现实、增强现实、机器人导航等。
通过实时三维重建,Kinect Fusion算法为这些领域提供了强大的技术支持。
【算法优缺点】Kinect Fusion算法具有以下优点:1.实时性:能够实时捕捉场景信息并进行三维重建。
2.准确性:与其他三维重建方法相比,Kinect Fusion算法具有较高的准确性。
kinectfusion算法详解

kinectfusion算法详解KinectFusion算法是一种利用微软Kinect传感器进行三维重建的技术。
它能够实时地将物体或环境的三维形状转化为点云数据,从而实现对实时场景的三维建模。
本文将对KinectFusion算法进行详细解析,包括算法原理、实现步骤以及应用场景等方面。
我们来看一下KinectFusion算法的原理。
该算法主要依赖于Kinect传感器提供的深度图像和彩色图像。
深度图像是通过红外光和红外摄像头测量物体与Kinect传感器之间的距离而得到的。
而彩色图像则是通过普通的RGB摄像头获取的。
基于这两个输入,KinectFusion算法能够实时地生成环境中物体的三维模型。
KinectFusion算法的实现步骤如下:1. 初始化:首先,需要将深度图像和彩色图像进行配准,以保证它们的空间对齐。
这一步骤通常需要使用传感器提供的内置标定参数。
2. 预处理:在进行三维重建之前,需要对深度图像进行预处理。
这包括去除噪声、填充空洞等操作,以提高后续处理的准确性和稳定性。
3. 三维重建:在预处理完成后,可以开始进行三维重建。
首先,需要根据深度图像和内置标定参数计算相机的内外参数。
然后,将深度图像转化为点云数据,并将其与彩色图像进行配准。
最后,利用体素格网(Voxel Grid)等方法将点云数据进行三维重建,生成物体的三维模型。
4. 实时更新:一旦生成了初始的三维模型,KinectFusion算法可以实时地将新的深度图像与已有的模型进行融合。
这样,即使物体在移动或者场景发生变化,也能够及时地更新模型,保持模型的准确性和完整性。
KinectFusion算法在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用。
例如,在虚拟现实游戏中,可以利用该算法实时地将玩家的动作转化为三维模型,实现身临其境的游戏体验。
在医学领域,可以利用该算法进行手术模拟和病灶分析等工作。
此外,KinectFusion算法还可以应用于室内导航、机器人感知等领域,为相关应用提供三维环境模型。
kinect fusion算法

kinect fusion算法摘要:1.引言2.Kinect Fusion算法简介3.算法原理4.应用领域5.算法优缺点6.发展趋势7.总结正文:【引言】随着科技的不断发展,传感器技术在各类设备中的应用日益广泛。
其中,Kinect作为一种混合传感器,集成了深度摄像头、彩色摄像头和麦克风阵列等多种功能,为用户提供了一个全新的交互方式。
本文将重点介绍Kinect Fusion算法,分析其原理、应用领域以及优缺点,并探讨发展趋势。
【Kinect Fusion算法简介】Kinect Fusion算法是一种基于深度数据的实时三维重建技术。
通过将多个Kinect设备采集到的深度数据进行融合,算法可以实时地生成精确的三维模型。
这一技术在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。
【算法原理】Kinect Fusion算法主要基于以下几个原理:1.深度数据融合:对多个Kinect设备采集到的深度数据进行整合,提高数据的精确度。
2.表面重建:通过最小二乘法或其他算法对融合后的深度数据进行表面重建,生成三维模型。
3.实时渲染:将生成的三维模型实时渲染到场景中,实现实时交互。
【应用领域】Kinect Fusion算法在以下领域具有广泛应用:1.虚拟现实:为用户提供真实感强烈的虚拟环境,应用于游戏、教育、医疗等领域。
2.增强现实:将虚拟物体与现实世界相结合,应用于导航、机器人、智能家居等领域。
3.机器人视觉:通过实时三维重建,为机器人提供周围环境的感知能力,提高导航、避障、定位等性能。
【算法优缺点】优点:1.实时性:Kinect Fusion算法能够实时地生成三维模型,满足实时交互的需求。
2.精确度:通过多台Kinect设备的深度数据融合,提高了三维模型的精确度。
3.易用性:算法已逐步成熟,有较多的开源库和工具可供开发者使用。
缺点:1.设备依赖:Kinect Fusion算法依赖于Kinect设备,限制了其在其他平台上的应用。
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基于Kinect-OpenNI-OpenCV-OpenGL的环境三维重构
项目源码详见:/forum/viewtopic.php?f=1&t=13042
前几天刚入手了期待已久的Kinect ,用于实验室机器人项目的视觉导航与环境理解。
首先要做的是破解-->连接PC-->获取深度数据和图像数据-->三维点云显示这么几项基本工作。
开始仿照的是饮水思源[1]博客的方法(使用VS2008在windows平台上试用Kinect[2]),利用CL-NUI-Platform 来破解,它的最新版是1.0.0.1210,但我在XP上用会当机,后来换1.0.0.1121 版的就可以用了。
CL NUI 提供了十分简便易用的接口,在OpenCV 上调用很简单,另外它还提供了Kinect 底座马达的控制接口和LED 灯颜色的选择接口,其例程中可以操控Kinect 上下摆动。
如果只需要获取深度数据和图像数据,CL NUI 就够用了。
不过要做深入的应用,比如人体姿态识别、骨架提取、深度数据与图像数据的合并等等,就该用到OpenNI 了。
国的CNKINECT[3]是个不错的Kinect 开发论坛,版块丰富,有很多资料可供借鉴。
我通过论坛介绍的方法[4]成功配置了OpenNI + Kinect,先是用最新版的OpenNI+SensorKinect+NITE ,但在XP 下不能正常运行,可能跟 .net 平台有关,老实按上面论坛的方法装就成功了。
另外用CMake + VS2008 装了最新的OpenCV_SVN,开始试过在CMake 里选择With TBB,但诡异的是TBB 似乎只适用于VS2005,在VS2008 编译后试用里面的samples 老是提示报错找不到msvcp80.dll,重新用CMake 配置取消了With TBB,就一切正常了。
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一、深度摄像机的视角调整与深度/彩色图像的合并
通过研究OpenCV_SVN 与OpenNI 相关的代码(cap_openni.cpp)发现,OpenCV 目前只支持对Kinect的深度图、视差图和彩色/灰度图及相关属性的读取,更进一步的设置还没有实现。
参考Heresy’space[5]的博客文章《透过OpneNI 合并Kinect 深度以及彩色影像资料》[6],想把深度图和彩色图合并显示,但是由于Kinect 的深度摄像机和彩色摄像机是在不同的位置,而且镜头本身的参数也不完全相同,所以两个摄像机所取得的画面会有些微的差异(如图1 左下角子图OpenGL三维点云显示窗口所示,天花板的两个日光灯对应深度图和彩色图的区域并没有重合,而是错位了)。
图1
根据Heresy 的分析,需要对深度摄像机的视角进行修正,在OpenNI 下只需要一行代码就可以实现:
// 6. correct view port
mDepthGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint( mImageGenerato r );
不过在OpenCV 中并没有提供这一项设置,其源代码modules\highgui\src\cap_openni.cpp 中setDepthGeneratorProperty 并没有任何
实质的属性设置。
为此,需要改写该函数,并且要在相应的头文件modules\highgui\include\opencv2\highgui\highgui_c.h 中添加新的参数id,具体如下:
1.将cap_openni.cpp 第344 行的setDepthGeneratorProperty 改写如下:
1.在highgui_c.h 的第348 行下添加改变视角的参数ID 号:
然后在第352 行下添加:
从而使得OpenCV 的VideoCapture 属性关于OpenNI 的如下所示:
CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE =
CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + CV_CAP_PROP_OPENNI_BASELINE, CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH =
CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR +
CV_CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH,
'''CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_VIEW_POINT =
CV_CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR +
CV_CAP_PROP_OPENNI_VIEW_POINT'''
改写完上述源代码后保存,并且用CMake 和VS2008 重新编译一次OpenCV,我们就可以用OpenCV 的接口来控制Kinect 深度摄像头的视角,使其深度数据和图像数据能够很好的重合起来,如图2所示,注意与图1相比,右上角的伪彩色视差图四周出现了黑边,这就是视角调整后的效果:
图2
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二、三维点云坐标的计算
在OpenCV 中实际上已经提供了三维点云坐标计算的接口,通过Kinect 的深度数据可以很快换算出三维点云坐标,cap_openni.cpp 中这部分代码具体如下:
不过可以看到上面核心的代码就一行:
具体是怎样实现的呢?我们可以进一步找OpenNI 的源代码来分析。
不过这里我是从原来双目视觉的经验上自己编写代码来实现三维点云坐标的计算。
实际上Kinect 的深度摄像头成像也类似于普通的双目立体视觉,只要获取了两个摄像头之间的基线(baseline)和焦距(focal length)、以及视差数据,通过构造矩阵Q,利用OpenCV 的reprojectimageTo3D 函数,也可以计算出三维坐标。
下面我们通过以下代码看看矩阵Q 的构造过程:
而三维点云坐标的计算,以及深度、视差、彩色图像的读取,则如下所示:
这里值得注意的是,在计算视差时,如果视差图是采用默认的CV_8UC1 格式(参数ID是CV_CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP),由于视差被限制在[0-255]整数围,造成一定的误差,所得到的三维坐标数据会出现分层,如图3和图4所示:
图3 Matlab绘制的三维点云,不同深度上有明显分层
图4 左为直接得到的深度数据Mesh图,中为由8位视差数据计算得到的深度数据,右为对应的视差数据
而采用32 位浮点格式来获取视差数据(参数ID:CV_CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F),则消除了这种因视差误差造成深度数值分层的现象,如图5、6所示:
图5 深度数值的分层现象基本消除
图6 两种方式得到的深度数据一致
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三、利用OpenGL显示三维点云数据
这方面主要是基于学习笔记(15)[7]的容,不过当时是通过另设OpenCV 窗口设置Trackbar 来调整OpenGL 的视点位置和摄像机位置。
在这里则主要参考了OpenCV 论坛的帖子《[HQ] OpenCV和OpenGL编程:关于显示点云数据-Stereo Vision源码分享》[8]中villager5 提供的方法来调整摄像机位置,做了一定的修改,使得鼠标左键拖曳能够实现对上下左右的视角变换,鼠标右键拖曳能够实现视距远近的变换,不再需要用Trackbar 来调整。
下面是相关的代码:。