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一种基于OpenCV的三维重建实现方案
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【计算机文献综述范文】摘 要 本文以计算机视觉三维重建技术为研究对象，分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的三维重建模型，通过六个步骤,特别是摄像机标定和立体匹配中极线约束方法的使用，给出了基于OpenCV的三维重建算法。该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能，提高了计算的精度效率，具有良好的跨平台移植性，可以满足各种计算机视觉系统的需要。
关键词 计算机视觉；三维重建；OpenCV；摄像机标定；极线约束
1 引言
三维重建技术是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域的热点和难点，也是人类在基础研究和应用研究中面临的重大挑战之一。基于图像的三维重建是图像处理的一个重要研究分支，作为当今热门的虚拟现实和科学可视化的基础，它被广泛应用于检测和观察中。一个完整的三维重建系统通常可分为图像获取、摄像机标定、特征点提取、立体匹配、深度确定和后处理等6大部分[1] [3]。其中精确标定摄像机内外参数和立体匹配是三维重建中最重要也是最困难的问题。
开放源代码的计算机视觉类库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)由英特尔公司位于俄罗斯的研究实验室所开发,它是一套可免费获得的由一些C函数和C++类所组成的库,用来实现一些常用的图像处理及计算机视觉算法[2]。OpenCV与英特尔公司所开发的另一图像处理库IPL(Image Processing Library)兼容, IPL用于实现对数字图像的一些低级处理,而OpenCV则主要用于对图像进行一些高级处理,比如说特征检测与跟踪、运动分析、目标分割与识别以及3D重建等。由于OpenCV的源代码是完全开放的,而且源代码的编写简洁而又高效,特别是其中大部分的函数都已经过汇编最优化,以使之能高效而充分地利用英特尔系列处理芯片的设计体系,对于Pentium MMX, Pentium, Pentium Ⅲ及Pentium Ⅳ这些处理器而言,OpenCV的代码执行效率是非常高的,所以近年来在国外的图像处理相关领域中被广
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