本篇博客主要讲的是利用opencv 和 C++进行的算法实现和应用，具体原理可以参考《Slam14讲》中的第五讲和第七讲，原理及其推导这里不再展开。一、相机标定二、特征点提取与匹配 关于各特征点描述子的应用可以参考之前写的博客（），而RANSAC算法的说明和使用可以参考博客（）
注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。目录：问题简化终于有时间来填坑了，这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。多目重建本身比较复杂，我会尽量说得清晰，如有表述不清的地方，还请见谅并欢迎提问。求第三个相机的变换矩阵由前面的文章我们知道，两个
以下步骤建立在已经有colmap和openmvs的可执行程序的条件下3.colmap生成密集点云首先新建一个文件夹pro, 在pro文件夹内新建一个image文件夹，把需要用来重建的影像放进去。 运行colmap的可执行文件，点击 File->New Project, Database那一栏点击new,在pro文件夹下新建一个test.db文件，文件路径不要有中文，Images那一栏点击se
不同色彩空间的转换当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR、以及HSV（Hue，Saturation，Value）灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝绿红色彩空间，每一个像素点都有一个三元数组来表示，分别代表蓝绿红三种颜色。与RGB只是在颜色的顺序上不同。HSV，即色调、饱和度、亮度。绘画遵从减色模型，而运行在计算
CT 三维重建的后处理方法相信各位同学在临床工作中，已经接触到很多CT三维重建的图像了，那么CT三维重建到底是个啥东东？ 这个问题要是从CT技术的角度去阐述，俩小时不一定讲得完。说的简单些呢，除了普通的CT图像（就是我们最熟悉的横断面图像，又称为轴位图像）以外，无论是“高级些”的冠、矢状位图像，还是“逼真程度”很高的血管重建、泌尿系重建、器官重建等图像，都属于CT三维重建图像的范畴。 今天
一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
3D Slicer：（1）一个软件平台，用以图像分析（包括配准和实时编辑），图像可视化以及图像引导治疗；（2）是一个免费、开源软件，并适用于Linux、MacOSX和windows操作系统；（3）拥有强大的可扩展性，可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用。3D slicer的主要特征有：（1）适用于从头到脚的各个组织器官；（2）兼容MRI、CT、US（超声）、核医学以及显
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2023-07-31 23:41:37
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# Python VTK 三维CT重建
在医学领域，CT扫描是一种非常常见的影像学检查方法，通过CT图像可以获取人体内部的三维结构信息。而VTK（Visualization Toolkit）是一种开源的可视化工具包，可以用于处理和呈现三维数据。本文将介绍如何使用Python和VTK对三维CT数据进行重建和可视化。
## 1. 安装VTK
首先需要安装VTK库，可以通过pip来安装：
```
OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
目前，国内现有的工业CT设备绝大多数是基于线阵探测器的断层扫描技术。该技术主要是通过观察二维图像去发现单层断面上的损伤部位，至于能准确地确定损伤部位的空间位置、大小、几何形状等，仅通过观察二维切片图像是很难实现的。这个时候就需要运用三维重建技术，实现连续断层CT图像的三维可视化是近年来国内工业CT领域内的一个重要研究方向，也是图像三维重建技术研究的热点课题之一。工业CT图像三维重建的整个流程从获取
部分 VII摄像机标定和 3D 重构42 摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复42.1 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Dis
医学影像PACS系统源码，集成三维影像后处理功能，包括三维多平面重建、三维容积重建、三维表面重建、三维虚拟内窥镜、最大/小密度投影、心脏动脉钙化分析等功能。系统功能强大，代码完整。有演示。本套PACS系统专门针对医院工作流程设计的，完全符合医院需要，配置灵活的放射科信息化解决方案。采用标准接口协议，实现预约登记、报告诊断、图像浏览和处理、信息统计等功能。 PACS系统功能介绍
一、课题背景希望通过二维的X光图像就可以重建出三维的脊柱骨模型，在空间上获取更多的数据，更好地对脊柱骨的侧弯程度进行分型。1.1 前期论文研读脊柱侧弯背景知识学习阅读了Lenke分型的论文，掌握基本的脊柱分型知识三维重建Yoni Kasten等人提出的端对端的利用双平面X-Ray图像重建三维模型的方法Liyue Shen等人提出的通过单个DRR图像生成CT数据的Henzler等人提出的利用一个 e
1．读取数据 首先，读取切片数据，并将其转换为我们的开发工具VTK所支持的一种数据表达形式。我们给CT数据建立的是比较抽象的等值面模型，最后将物理组件与抽象的模型结合在一起来建立对CT 数据的可视化，以帮助用户正确理解数据。利用VTK中的vtkDICOMImageReader 我们可以很方便的读取切片数据，读取数据的代码如下所示：Endian();
opencv实现标定校准工作参考https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html标定图片需要使用标定板在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄。在前面的博客中进行推导时，我们分析得知至少要有3张图片，才能有唯一解。通常以10
选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
Mat T1 = (Mat_<float>(3, 4) <<
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0);
Mat T2 = (Mat_<float>(3, 4) <<
R.at<double>(0, 0), R.at<double&
CT三维重建主要以下七种基本后处理方法：多层面重建（MPR）最大密度投影（MIP）最小密度投影（MinIP）表面阴影遮盖（SSD）容积漫游技术（VRT）曲面重建（CPR）虚拟内镜技术（VE）下面对常用的几个方法进行简要介绍 1、MPR MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位
Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
