OpenCVC++双目三维重建：双目摄像头实现双目测距目录OpenCVC++双目三维重建：双目摄像头实现双目测距1.目录结构2.依赖库3.双目相机标定 (1)双目相机标定-Python版 (2)双目相机标定-Matlab版4.相机参数配置5.双目测距6.运行Demo7.双目三维重建项目代码（C/C++版本）(1)效果图(2)源码下载8.双目三维重建项目代码（Python版本）9.双目三维重建项目代码（Android版本）10.参考资料本篇博文是《双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python》的续作，我们将搭建一个OpenCVC++版本的双目三维重建系统。由
OpenCVC++双目三维重建：双目摄像头实现双目测距目录OpenCVC++双目三维重建：双目摄像头实现双目测距1.目录结构2.依赖库3.双目相机标定 (1)双目相机标定-Python版 (2)双目相机标定-Matlab版4.相机参数配置5.双目测距6.运行Demo7.双目三维重建项目代码（C/C++版本）(1)效果图(2)源码下载8.双目三维重建项目代码（Python版本）9.双目三维重建项目代码（Android版本）10.参考资料本篇博文是《双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python》的续作，我们将搭建一个OpenCVC++版本的双目三维重建系统。由
目录1点云法线一致性估计2点云的表面重建1Alphashapesreconstruction2 Ballpivoting reconstruction3poissonsurface reconstruction1点云法线一致性估计 在点云处理的章节中已经介绍使用estimate_normals来生成点云的发现信息，但该方法通过拟合局部3D点来生成法线信息，因此生成的法线朝向一致性不够好。此处使用最小生成树来传播法线的方向，提高朝向的一致性。该方法为orient_normals_consistent_tangent_planeimportnumpyasnpimportopen3daso3dimp
目录1点云法线一致性估计2点云的表面重建1Alphashapesreconstruction2 Ballpivoting reconstruction3poissonsurface reconstruction1点云法线一致性估计 在点云处理的章节中已经介绍使用estimate_normals来生成点云的发现信息，但该方法通过拟合局部3D点来生成法线信息，因此生成的法线朝向一致性不够好。此处使用最小生成树来传播法线的方向，提高朝向的一致性。该方法为orient_normals_consistent_tangent_planeimportnumpyasnpimportopen3daso3dimp
系列2的主要内容是探讨如何自己构建一个模型并且导入Unity。1简介3D仿真与其他类型仿真的一大区别是三维场景和三维模型。为了实现对某个对象的仿真，模型是必须的。当然，针对不同的仿真任务，需要描述对象也是不一样的。但是，一个可视化的三维模型是必须的。比如，通过三维模型观测无人机的运行情况，当前的姿态信息等待。Unity是一个游戏引擎，其运行是依赖脚本的生命周期，侧重在于特定功能（人物行走、环境探测）的实现，而在三维模型构建方面相对较弱。不过可以利用所提供的渲染引擎直接生成模型的点、面、法线等，进而实现动态的模型构建。但是这对于使用者而言，需要熟悉整个渲染管线、模型渲染过程。这无疑增加模型构建的
系列2的主要内容是探讨如何自己构建一个模型并且导入Unity。1简介3D仿真与其他类型仿真的一大区别是三维场景和三维模型。为了实现对某个对象的仿真，模型是必须的。当然，针对不同的仿真任务，需要描述对象也是不一样的。但是，一个可视化的三维模型是必须的。比如，通过三维模型观测无人机的运行情况，当前的姿态信息等待。Unity是一个游戏引擎，其运行是依赖脚本的生命周期，侧重在于特定功能（人物行走、环境探测）的实现，而在三维模型构建方面相对较弱。不过可以利用所提供的渲染引擎直接生成模型的点、面、法线等，进而实现动态的模型构建。但是这对于使用者而言，需要熟悉整个渲染管线、模型渲染过程。这无疑增加模型构建的
本讲目标●理解三维空间的刚体运动描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。●学握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。旋转矩阵、变换矩阵向量外积向量外积（又称叉积或向量积）是一种重要的向量运算，它表示两个向量所形成的平行四边形的面积。在几何学中，向量外积的大小是表示两个向量所形成的平行四边形的面积。axb几何意义：a转到b右手坐标系的方向axb大小：就是两个向量所围成的平行四边形的面积。xw世界坐标，xc表示camera相机坐标好处：将旋转和平移的动作放在一个矩阵中，这样每次变换就可以先进行旋转和平移动作的全部叠加，变换矩阵。TWR表示机器人坐标在世界坐标下的位姿,TRW表示世界坐标在机器
本讲目标●理解三维空间的刚体运动描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。●学握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。旋转矩阵、变换矩阵向量外积向量外积（又称叉积或向量积）是一种重要的向量运算，它表示两个向量所形成的平行四边形的面积。在几何学中，向量外积的大小是表示两个向量所形成的平行四边形的面积。axb几何意义：a转到b右手坐标系的方向axb大小：就是两个向量所围成的平行四边形的面积。xw世界坐标，xc表示camera相机坐标好处：将旋转和平移的动作放在一个矩阵中，这样每次变换就可以先进行旋转和平移动作的全部叠加，变换矩阵。TWR表示机器人坐标在世界坐标下的位姿,TRW表示世界坐标在机器
1.平移矩阵1.1矩阵Translationtx,ty,tz=[100001000010txtytz1]Translation_{tx,ty,tz}=\left[\begin{array}{l}1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\tx&ty&tz&1\\\end{array}\right]Translationtx,ty,tz=⎣⎡100tx010ty001tz0001⎦⎤1.2用法[x,y,z,1]new=[x,y,z,1]old×Translationtx,ty,tz{[x,y,z,1]}_{new}={[x,y,z,1]}_{old}\timesTrans
1.平移矩阵1.1矩阵Translationtx,ty,tz=[100001000010txtytz1]Translation_{tx,ty,tz}=\left[\begin{array}{l}1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\tx&ty&tz&1\\\end{array}\right]Translationtx,ty,tz=⎣⎡100tx010ty001tz0001⎦⎤1.2用法[x,y,z,1]new=[x,y,z,1]old×Translationtx,ty,tz{[x,y,z,1]}_{new}={[x,y,z,1]}_{old}\timesTrans
