该系列为条纹投影结构光学习笔记，一共分为四篇。第一篇记录文献阅读的笔记，对重要知识点进行摘录介绍；第二篇为相位求解和相位展开；第三篇为相高模型的标定；第四篇为重构篇。 本篇以理论知识为主，主要从以下三个方面进行介绍，首先介绍条纹投影的三维重建测量原理；然后介绍相位和高度的模型，即相-高模型，最后介绍相位主值的求解和相位展开。本篇博文不涉及具体的代码实现。条纹投影结构光测量原理参考论文来源：结构光三维成像技术，四川大学，苏显渝 结构光三维成像技术是一种利用辅助的结构光照明获取物体三维像的技术，它采用的技术方案是投影一个载频条纹到被成像的物体表面，利用成
该系列为条纹投影结构光学习笔记，一共分为四篇。第一篇记录文献阅读的笔记，对重要知识点进行摘录介绍；第二篇为相位求解和相位展开；第三篇为相高模型的标定；第四篇为重构篇。 本篇以理论知识为主，主要从以下三个方面进行介绍，首先介绍条纹投影的三维重建测量原理；然后介绍相位和高度的模型，即相-高模型，最后介绍相位主值的求解和相位展开。本篇博文不涉及具体的代码实现。条纹投影结构光测量原理参考论文来源：结构光三维成像技术，四川大学，苏显渝 结构光三维成像技术是一种利用辅助的结构光照明获取物体三维像的技术，它采用的技术方案是投影一个载频条纹到被成像的物体表面，利用成
ContextCapture导入点云进行重建ContextCapture导入点云进行重建点云（PointCloud）导入点云静态站点云移动测量点云输入文件数据属性字段（Fields）ContextCapture的坐标系管理点云着色模式（ColorMode）点云数据技术规范PTX格式LAS格式e57格式ContextCapture导入点云进行重建点云（PointCloud）“点云”选项卡允许编辑或显示连接到块的输入点云集。注意:一旦在一个Block中创建了reconstruction，Pointcloud选项卡就是只读的。导入点云限制:ContextCapture只支持已知扫描源位置的点云。此外
一、TOF、双目和结构光对比相机类型TOFRGB双目结构光测距方式主动式被动式主动式工作原理根据光的飞行时间测量RGB图像特征点匹配，三角计算间接测量主动投射已知编码图案，提升特征匹配效果测量精度最高可达厘米级精度及距离可达毫米级精度近距离内能够达到高精度0.01mm-1mm测量范围一般为100米以内一般为2m内一般为10m以内影响因素受多重反射影响受光照变化和物体纹理影响受反光影响软件复杂度较低中等很高二、双目结构光硬件系统 三、软件流程系统四、技术难点最难点：双目图像匹配环节的精度提升和时间缩短；次难点：采集图像、解码、转化成点云环节的时间缩短五、达到效果通过双目结构光3D相机可以三维重建
线结构光三维重建测量系统，是基于三角测量的原理进行三维重建。相机在采集图像过程中，对相机进行内外参标定后，我们可以将图像上的像素点坐标，转为世界坐标进行测量。但由于小孔成像的原理，对于目标距离光心的深度信息无法进行测量。为获得目标的深度信息，引入线激光系统，线激光投射下来，为一个光平面；光平面的约束使得目标物体的深度信息可以求解。 该系列文章涉及到线激光三维重建的原理、光平面标定、激光轮廓提取、相机标定和三维重构。本篇以阐述线结构光三维重建的原理、光平面的标定方法、激光轮廓提取的方法为主。后续将进一步实现光平面多种不同方法的标定、相机标定和激光轮廓的提取。线结构光
线结构光三维重建测量系统，是基于三角测量的原理进行三维重建。相机在采集图像过程中，对相机进行内外参标定后，我们可以将图像上的像素点坐标，转为世界坐标进行测量。但由于小孔成像的原理，对于目标距离光心的深度信息无法进行测量。为获得目标的深度信息，引入线激光系统，线激光投射下来，为一个光平面；光平面的约束使得目标物体的深度信息可以求解。 该系列文章涉及到线激光三维重建的原理、光平面标定、激光轮廓提取、相机标定和三维重构。本篇以阐述线结构光三维重建的原理、光平面的标定方法、激光轮廓提取的方法为主。后续将进一步实现光平面多种不同方法的标定、相机标定和激光轮廓的提取。线结构光
标定单目结构光三维扫描仪的标定，主要是将投影仪逆向成一个相机的过程，标定过程中投影仪投射横竖多频条纹，解相后得到在相机对应的投影感器的像素值，将相机纹理像素和投影仪传感像素对应后，识别两个相机的标定板（这里已经把投影仪看作一个相机）。上图为相机识别标定板的输出结果，分辨率为1280x1024上图为投影仪逆向相机后识别标定板的输出结果。分辨率为1280x720此时完全可以当成双目相机来标定。分别可以得出相应相机内参。八参数标定用单目八参数标定法的话，还需要根据竖条纹相位值做8个参数标定八参数法三维扫描的时候，只需要打竖条纹结构光即可根据八参数值换算成三维坐标。上图为竖条纹解相结果三维重建原始扫描
迭代图像重建的方法可分为代数迭代法和统计迭代法，代数迭代法以代数重建算法（AlgebraicReconstructionTechnique，ART）为代表。ART适合于不完全投影数据的图像重建，其抗噪声干扰能力强，另外可结合一些先验知识进行求解，ART最大的缺点是计算量大，重建速度慢。迭代重建问题可归结为求下列线性方程组：其中[w11w12...w1Nw21w22...w2N⋮⋮...⋮wM1wM2...wMN]\begin{bmatrix}w_{11}&w_{12}&...&w_{1N}\\w_{21}&w_{22}&...&w_{2N}\\\vdots&\vdots&...&\vdots\
这里三维点云重建是指根据三维点云重建目标的表面或轮廓，即表面重建。三维点云是一批离散的点，这样空间中必然回有一些位置是空的，没有数据信息。点云重建是让三维物体的表面都由一个个平面组成，即在表面处成为连续状态。这里仅介绍open3d中几个三维重建函数。1Alphashapes Alphashapes是一种散点外轮廓的提取方法。open3d中对应的函数为create_from_point_cloud_alpha_shape，其关键参数为alpha。alpha是该方法在搜索外轮廓时的半径大小。alpha值越小，网格的细节就越多，分辨率越高。 mesh=o3d.geom
这里三维点云重建是指根据三维点云重建目标的表面或轮廓，即表面重建。三维点云是一批离散的点，这样空间中必然回有一些位置是空的，没有数据信息。点云重建是让三维物体的表面都由一个个平面组成，即在表面处成为连续状态。这里仅介绍open3d中几个三维重建函数。1Alphashapes Alphashapes是一种散点外轮廓的提取方法。open3d中对应的函数为create_from_point_cloud_alpha_shape，其关键参数为alpha。alpha是该方法在搜索外轮廓时的半径大小。alpha值越小，网格的细节就越多，分辨率越高。 mesh=o3d.geom
