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（）
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2024-04-16 13:49:46
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推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，
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
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2024-01-09 16:57:56
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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
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2024-03-21 22:06:08
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案例分析:重构“策略”模式《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书是这样概述“策略”模式的:
定义一系列算法,把它们一一封装起来,并且使它们可以相互替换。本模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。
假如一个网店制定了下述折扣规则：有 1000 或以上积分的顾客,每个订单享 5% 折扣。同一订单中,单个商品的数量达到 20 个或以上,享 10% 折扣。订单中的不同商品达到 10
三维重构通常应用于计算机视觉、医学成像等领域，它涉及从二位图像中重建三维结构。随着技术的发展，Python逐渐成为这一领域的主要编程语言。在实际开发中，遇到了各类问题，本文将详细记录一个关于“三维重构Python”的案例，帮助大家更好地理解并解决相关问题。
## 用户场景还原
在一个医学成像系统中，用户需要通过两个视角的CT图像进行三维重构，以便医生能够准确地诊断病情并制定合适的治疗方案。用户
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、COLMAP是什么？二、数据准备2.1、数据采集2.2、数据组织三、重构3.1、提取图像特征3.2、特征点匹配3.3、稀疏重建(SfM）3.4、深度图估计3.5、稠密重建（MVS）3.6、融合四、可视化4.1、稀疏重建结果可视化4.2、深度图、法向图可视化4.3、稠密重建结果可视化总结参考 前言最近看有关三维重构的文
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
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2024-04-10 13:06:58
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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
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2024-01-06 23:37:20
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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：
```
原创
2024-04-16 04:04:56
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主要整理部分本科毕业设计这里三维重建输入的是断层图像。对图像首先需要进行一些常见操作，直方图均衡化、常见滤波、图像锐化、边缘提取、二值化等等，把常见操作集成在一个MATLAB GUI中。当初也是从网上下的demo改的，这里就不要积分了。网址：这里主要注意一下图像二值化操作（后面MC算法需要输入二值化图像）请看这篇博客：代码编写核心就是就是用一个比较大高斯卷积核与图像卷积后作为二值化的阈值。下面开始
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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CT三维重建主要有六种基本后处理方法 多层面重建（MPR）最大密度投影（MIP）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）多层面重建（MPR）多层面重建是最基本的“三维”重建成像方法，是二维的图像序列，和我们最熟悉的轴位图像是一个“家族”的。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程
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
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2024-05-28 17:55:05
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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
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2024-03-13 15:37:08
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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
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2023-12-18 20:47:41
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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
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2023-11-28 22:00:35
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# 三维重构深度学习简介
随着深度学习技术的发展，三维重构成为计算机视觉领域的重要研究方向。它涉及将二维图像转换为三维模型的过程，为虚拟现实、增强现实、机器人导航以及电影特效等众多应用提供了支持。本文将探讨三维重构的基本概念，介绍深度学习在这一领域的应用，并提供相应的代码示例。最后，我们还将用视觉化工具展现相关数据。
## 一、三维重构的基本概念
三维重构旨在从一系列二维图像中提取三维信息。
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
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2024-01-12 10:52:46
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