我正在研究一种传感器网格，它基于（目前）并不比摄像机更复杂。在未来，我想包括对基于Kinect的设备以及其他传感器设备（即麦克风，无线电接收器等）的支持，但目前，我正试图让它开始。
我已经让系统跟踪由摄像机观察到的点到3D环境中，但没有其他房间，这是非常棘手的。
那么，是否有任何我可以使用的项目用于将来自多个摄像机（在我的测试场景中，5个摄像机）的输出图像转换为半精确的3D环境，该环境将：
1) create the geometry of the room
2) map the images from the cameras into textures that can be overlaid
生成给定环境的单个/三维模型集合？
P.S。
这个系统的最终目标是创建我家的实时3D环境，以及跟踪的人和宠物运动......一个崇高的想法/管道梦想，但它将是一个很好的概念证明。我只是希望它不需要疯狂的计算机硬件
答案 0 :(得分：4)
查看Bundler：http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/。这将为您提供稀疏点几何，并计算出相机外部效应。
还有PCL项目（还没有机会使用它，但它看起来很棒）：http://www.pointclouds.org/
答案 1 :(得分：1)
看一下OpenCV中使用的一些3d重建函数。如果您希望使用固定摄像头（可以控制校准）进行此操作，它们具有许多可以进行立体声重建的功能。还有记录的使用Kinect和OpenCV的方法。
Bundler和PMVS（以及使用siftGPU进行GUI绑定的Bundler / pmvs的VisualSfM）也是这个问题的独立应用程序，但它们并不容易合并到不同的项目中。此外，它们的开发基于以下思想：算法的输入将是大型照片集，或者来自多个方向的区域的显着覆盖。如果您有5个固定位置，则可以使用某些立体声重建算法控制相机校准，并在像素级别的几乎像素处获得明显更好的重建。
答案 2 :(得分：0)
在上面的评论中添加一些信息：
您可以使用Visual SFM（基于bundler和cmvs）创建密集 3D重建：
您还可以将PMVS与Bundler结合使用，以生成密集点云： http://www.di.ens.fr/pmvs/
还有针对Windows的SFM + CVMS分布（再次，产生密集点云）： https://code.google.com/p/osm-bundler/downloads/detail?name=osm-bundler-pmvs2-cmvs-full-32-64.zip