如何从结构化光3D扫描中获取点云数据？

Question

我试图理解使用3D结构化的照明扫描仪对对象的3D重建，并且我陷入了一种解码摄像机和投影仪对应关系的方法来重建3D点云的问题。从那些对应关系获得的信息中，如何精确地获取3D点云信息？我想了解数学实现，而不是代码实现。

Answer 1

假设您使用结构光方法，该方法使用某种类型的线（垂直线或水平线，例如二进制编码或de-brujin），想法如下：

1. 光平面穿过投影机的透视中心和图案中的线。

2. 需要使用投影机旋转矩阵相对于相机旋转光平面法线（或世界取决于校准）。如果将投影仪的透视中心作为系统原点，则可以避免光平面的旋转部分。

3. 使用对应关系，您可以在图像中找到与光平面匹配的像素。现在，您需要定义一个从摄像机视角中心到图像像素的矢量，然后通过摄像机旋转旋转此矢量（相对于投影仪或世界。再次取决于校准）。

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4. 将光平面与找到的矢量相交。如何计算可在维基百科中找到的值：https://en.wikipedia.org/wiki/Line%E2%80%93plane_intersection

如您所见，这里的数学问题（3d重建）非常简单。困难的部分是识别图像中的投影图案（比常规立体声要容易，但仍然较硬）并进行校准（查找相机和投影仪之间的相对方向）。