openCV에서 cvStereoFindCorrespondenceGC()를 사용하여 유명한 tsukaba 이미지에서 불일치 맵을 생성했습니다. 그러나 3D 기능이 부족하다는 것을 알았습니다 (예 : 램프가 약간 곡선이 아닌 평평함). 이 문제에 접근하는 방법? 현재 알고리즘에는 무엇이 부족 했습니까?스테레오 비전을 사용하여 실내 주변을 정확하게 3D로 재구성하는 방법은 무엇입니까?
불균형 맵에는 제한된 양의 깊이 정보 (z 축, 예를 들어 화면을 가리키는) 만 포함됩니다.
3D 장면을 추출/스캔/재구성하려면 LIDAR 또는 유사한 비행 시간 방법을 조사해야합니다.
는 스테레오 매칭에 뿌리를두고 '모바일 로봇을위한 3D 체적 인식 시스템'을 사용하는 Sentience Project을 시도 할 수 있다고 말했다 가졌어요.
운동에서 구조 접근 방식과 같은 것을 시도해 볼 수도 있습니다. 개체 주위를 이동할 때 다른 각도에서 많은 사진을 찍은 다음 적어도 3 개의 이미지에서 발생하는 픽셀의 위치를 계산합니다. 이것들은 아주 좋은 모델을 만들어 LiDAR에 더 가깝게됩니다.
MS 포토 신스 (무료) 또는 AGISoft Photoscan (작업 시행하지만 당신은/수출 모델을 저장할 수 없습니다) 오픈 소스 버전에 대한
인사이트 3D 체크 아웃