双目视觉三维重建实战——附Matlab代码_两个视角图如何使用机器学习计算出三维信息

双目视觉三维重建实战——附Matlab代码

双目视觉三维重建是计算机视觉领域的一个重要课题，它可以通过两个摄像头获取物体的深度信息，进而生成物体的三维模型。本文将介绍如何使用Matlab进行双目视觉三维重建，并提供相应的源代码。

首先，我们需要使用两个摄像头拍摄同一场景的图像，并对这些图像进行预处理。下面是预处理的主要步骤：

1. 图像去畸变：由于摄像头镜头的复杂结构和摄像时可能出现的图像畸变，我们需要对图像进行去畸变。

2. 特征点提取：在两张图像中，我们需要找到一些可以匹配的特征点，比如角点、边缘等。

3. 特征点匹配：对于上一步提取出来的特征点，我们需要利用特征描述子进行匹配，找到两张图像中对应的特征点。

4. 计算基础矩阵：利用上一步找到的对应特征点，我们可以计算出两个摄像头之间的基础矩阵，从而确定两个摄像头之间的空间关系。

接下来，我们需要利用基础矩阵进行三维重建。具体步骤如下：

1. 计算极线：对于其中一张图像中的一个特征点，我们可以利用基础矩阵计算出它在另一张图像中的对应位置所在的极线。

2. 极线搜索：在另一张图像中，我们沿着上一步得到的极线搜索匹配点。

3. 三角化：对于上一步搜索到的匹配点，我们可以通过三角化计算出它们在空间中的坐标。

最后，我们可以将所有三维坐标拼接成一个点云，并利用三维建模软件生成物体的三维模型。下面是Matlab代码的实现：

% 图像去畸变
I1 = undistortImage(I1, came
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