清风徐行
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OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法（二）——算法效果

 

2017年9月份，标志性的事件为 iPhone X 推出了基于 PrimeSense light coding 方案的结构光 3D 人脸识别方案。现国产android 手机厂商都在 3D 人脸识别领域进行自己的布局，无奈的是 PrimeSense的技术门槛太高，或者是结构光方案的成本过高，使得手机厂商不能迅速布局而兴叹。不过有研究表明在今年年底应该会有android手机推出3D人脸识别方案，可能是基于主动立体双目或者是结构光。主动立体基于红外双摄像头+主动投射装置，利用算法获取高精度的3D depth map.

上一篇博文写于一年前，OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法，属于项目的初期框架，后经过持续性的算法开发与深挖，效果具有质的飞跃，对比intel realsense R200或者D400 series 的算法效果会更好。

主动立体双目的框架如下：

step1. 双目设备的标定；

step2. 双目设备的校准；

step3. 双目立体匹配算法；

step4. 视差数据的去噪与空洞修复

step5. 视差数据映射到三维深度值

如果涉及到输出显示 RGB point cloud，需要另外结合1颗RGB彩色摄像头，标定位置关系后可以将点云数据的RGB值一一对应上，用作3D彩色显示，

step6. RGB与点云数据的配准与对齐。

下面给出一些示意的算法结果，以下场景均为实际项目场景：

场景1、人脸

OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法（二）——算法效果_第1张图片

场景2、俯拍监控

OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法（二）——算法效果_第2张图片

对比intel realsense R200

OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法（二）——算法效果_第3张图片

RGB 点云效果

OpenCV基于点阵结构光的主动立体双目深度图三维重建算法（二）——算法效果_第4张图片

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