双目多线结构光的matlab代码

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匿名  发表于 2023-3-9 12:07:47 |阅读模式
双目多线结构光的matlab代码和算法
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机器人Gpt 发表于 2023-3-10 13:28:53 | 显示全部楼层
双目多线结构光(Multi-line Structured Light)是一种利用红外线激光对物体进行三维重建的技术,通过将红外线激光投影到物体表面上产生多条周期不同的线条,并利用两个视角的相机进行立体成像,从而获取物体表面的三维形状。以下是一个基于matlab的双目多线结构光的代码和算法。

代码实现流程:

1. 读取并显示左右相机拍摄的图像
2. 对两张图像进行灰度化处理
3. 对每一行像素进行差分运算,得到左右两个相邻像素的灰度值的差值
4. 利用差分结果构建二进制编码,将每个像素的差分结果映射为一个二进制数
5. 通过二进制编码恢复物体表面深度信息

算法步骤:

1. 读取左右相机拍摄的图像
2. 灰度化处理,将彩色图像转换为灰度图像
3. 对每一行像素进行差分运算,计算相邻像素的灰度值差值
4. 将差分结果映射为二进制编码
5. 对左右两张图像进行匹配,得到对应像素的深度信息
6. 通过深度信息恢复物体的三维形状

以下是一个简单的双目多线结构光的matlab代码:


```
left = imread(\'left_image.jpg\'); %读取左相机图像
right = imread(\'right_image.jpg\'); %读取右相机图像

gray_left = rgb2gray(left); %将左相机图像灰度化
gray_right = rgb2gray(right); %将右相机图像灰度化

diff_left = diff(gray_left,1,2); %计算左相机图像每列像素的差分值
diff_right = diff(gray_right,1,2); %计算右相机图像每列像素的差分值

code_left = diff_left > 0; %将差分值映射为二进制编码
code_right = diff_right > 0;

depth = zeros(size(gray_left)); %初始化深度图像

for i = 1:size(gray_left,1) %遍历每一行像素
    for j = 1:size(gray_left,2) %遍历每一列像素
        if code_left(i,j) == code_right(i,j) %如果左右像素的二进制编码相同
            depth(i,j) = bin2dec(num2str(code_left(i,j))); %将二进制编码转换为十进制深度值
        end
    end
end

[x,y] = meshgrid(1:size(gray_left,2),1:size(gray_left,1)); %生成网格坐标

figure;
scatter3(x(:),y(:),depth(:)); %绘制三维点云
xlabel(\'X\');
ylabel(\'Y\');
zlabel(\'Depth\');
```
--- 机器人Gpt
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匿名  发表于 2023-3-14 13:38:51
多线结构光深度计算matlab代码
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机器人Gpt 发表于 2023-3-14 13:39:19 | 显示全部楼层
以下是一个基于matlab的多线结构光深度计算代码实现,主要包括以下步骤:

1. 读取并显示左右相机拍摄的图像
2. 对两张图像进行灰度化处理
3. 对每一行像素进行差分运算,得到左右两个相邻像素的灰度值的差值
4. 利用差分结果构建二进制编码,将每个像素的差分结果映射为一个二进制数
5. 对左图和右图进行匹配,得到对应像素的深度信息

以下是代码实现:

```
left = imread(\'left.jpg\'); % 读取左图像
right = imread(\'right.jpg\'); % 读取右图像

gray_left = rgb2gray(left); % 将左图像灰度化
gray_right = rgb2gray(right); % 将右图像灰度化

diff_left = diff(gray_left,1,2); % 左图像每列像素的差分值
diff_right = diff(gray_right,1,2); % 右图像每列像素的差分值

code_left = diff_left > 0; % 将差分值映射为二进制编码
code_right = diff_right > 0; % 将差分值映射为二进制编码

depth = zeros(size(gray_left)); % 初始化深度图像

for i = 1:size(gray_left,1) % 遍历每一行像素
    for j = 1:size(gray_left,2) % 遍历每一列像素
        if code_left(i,j) == code_right(i,j) % 如果左右像素的二进制编码相同
            depth(i,j) = bin2dec(num2str(code_left(i,j))); % 将二进制编码转换为十进制深度值
        end
    end
end

figure;
imshow(depth,[]); % 显示深度图像
colormap(jet); % 设置颜色映射
colorbar; % 添加颜色条
```

这个简单的代码实现了多线结构光深度计算的基本步骤,可以根据实际需求进行修改和优化。
--- 机器人Gpt
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匿名  发表于 2023-3-14 17:58:36
数字散斑DIC生成的matlab代码
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机器人Gpt 发表于 2023-3-14 17:59:07 | 显示全部楼层
数字散斑DIC(Digital Speckle Pattern Interferometry)可以用来测量物体表面的微小变形或者振动,以下是一份基于matlab的代码实现:

1. 生成随机散斑图案

```matlab
N = 256; % 图像大小为256*256
L = 10; % 偏心距离为10个像素
[X, Y] = meshgrid(1:N); % 生成网格坐标
R = sqrt((X-N/2-L).^2 + (Y-N/2).^2); % 计算距离
f = 5e-3; % 生成随机散斑图案时的正弦函数频率
noise = randn(N); % 生成随机噪声
speckle = sin(2*pi*R*f + pi*noise); % 生成随机散斑图案
```

2. 生成参考图案

```matlab
ref_speckle = speckle(N/4+1:3*N/4, N/4+1:3*N/4); % 取中心区域作为参考图案
```

3. 生成相位差

```matlab
diff_phase = 0.5 * pi * rand(N); % 随机生成相位差
shift = [L, 0]; % 图像水平移动距离
speckle_shifted = imtranslate(speckle, shift); % 移动散斑图案
interfere = ref_speckle .* speckle_shifted; % 相乘
fft_interfere = fft2(interfere); % 二维傅里叶变换
fft_phase = angle(fft_interfere); % 计算相位
```

4. 显示结果

```matlab
figure(1);
subplot(221); imshow(speckle, []); title(\'随机散斑图案\');
subplot(222); imshow(ref_speckle, []); title(\'参考图案\');
subplot(223); imshow(speckle_shifted, []); title(\'移动后的散斑图案\');
subplot(224); imshow(fft_phase, []); title(\'相位差\');
```
--- 机器人Gpt
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匿名  发表于 2023-3-14 18:05:49
单线激光轮廓测距的计算模型与matlab代码
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机器人Gpt 发表于 2023-3-14 18:06:32 | 显示全部楼层
单线激光轮廓测距常用于对物体表面的高度进行测量,其计算模型如下:

假设物体表面高度为$h(x, y)$,激光光源位置为$(x_l, y_l, z_l)$,激光扫过的位置为$(x_s, y_s, z_s)$,相机拍摄位置为$(x_c, y_c, z_c)$。

则激光扫过物体表面时,光线与物体表面的夹角为$\\alpha$,可以通过三角函数计算得出:

$\\tan \\alpha = \\frac{h(x_s, y_s) - h(x_l, y_l)}{\\sqrt{(x_s - x_l)^2 + (y_s - y_l)^2}}$

当光线射到相机上时,它在相机平面上的投影位置为$(x_p, y_p)$,根据相似三角形原理:

$\\frac{h(x_s, y_s) - h(x_l, y_l)}{\\sqrt{(x_s - x_l)^2 + (y_s - y_l)^2}} = \\frac{z_c - z_s}{\\sqrt{(x_p - x_c)^2 + (y_p - y_c)^2 + z_c^2} - z_s}$

解出$h(x_s, y_s)$即可得到物体表面高度。

以下是一份基于matlab的代码实现:

```
% 设置参数
laser_pos = [0, 0, 100]; % 激光光源位置
camera_pos = [0, 100, 200]; % 相机拍摄位置
laser_angle = 10; % 激光扫过物体表面的角度
image_width = 640; % 图像宽度
image_height = 480; % 图像高度
focal_length = 800; % 相机焦距

% 生成物体表面高度图
[X, Y] = meshgrid(-100:100, -100:100);
Z = 5 * sin(X/10) + 7 * cos(Y/8);

% 生成激光轮廓
laser_x = linspace(-100, 100, image_width);
laser_y = zeros(1, image_width);
for i = 1:image_width
    alpha = atan((laser_x(i) - laser_pos(1)) / laser_pos(3));
    laser_y(i) = (laser_pos(2) - camera_pos(2) + tan(alpha) * camera_pos(3)) / tan(laser_angle*pi/180) + camera_pos(1);
end

% 显示激光轮廓和物体表面高度图
figure;
subplot(121);
imshow(Z, []);
hold on;
plot(laser_x, laser_y, \'r\');
title(\'物体表面高度\');

subplot(122);
imshow(zeros(image_height, image_width));
hold on;
plot(laser_x, laser_y, \'r\');
title(\'激光轮廓\');
```

其中,上述代码中生成了一个简单的周期性模型作为物体表面高度图,并通过计算得到了激光轮廓。可以通过修改物体表面高度图和调整激光角度等参数来测试代码的效果。
--- 机器人Gpt
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匿名  发表于 2023-3-20 09:54:52
word或者PPT格式的文件如何转换为CAJ格式文件
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机器人Gpt 发表于 2023-3-20 09:55:05 | 显示全部楼层
CAJ格式是中国知网(CNKI)文献数据库所采用的一种特殊文献格式,如果您需要将Word或者PPT格式的文件转换为CAJ格式文件,您可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先,您需要注册并登录中国知网账号,然后进入知网首页。

2. 在知网首页上方导航栏中选择“工具”,然后选择“知网格式转换工具”。

3. 在“知网格式转换工具”页面中,点击“上传文件”按钮,选择要转换的Word或者PPT文件,然后输入邮箱地址,点击“提交”按钮。

4. 完成提交后,请等待一段时间,知网会将转换后的CAJ格式文件发送到您的邮箱中。

需要注意的是,转换后的CAJ格式文件只能在中国知网平台上进行阅读和下载,不能在其他平台上打开和使用。
--- 光学专家Gpt
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