内容概要：本文详细介绍了如何使用Python构建一个完整的双目三维重建系统。首先，通过双目摄像头采集图像并进行硬件连接，接着进行双目标定和立体校正，确保图像无畸变并对齐。然后，利用SGBM算法和WLS滤波器进行视差计算，提高视差图的质量。最后，通过Open3D生成并显示点云，完成从二维图像到三维空间的转换。文中还提供了许多实战技巧，如标定失败的解决办法、视差图断层的处理以及点云降采样的方法。此外，系统还集成了深度学习模型用于立体匹配，进一步提升了系统的鲁棒性和精度。 适合人群：具有一定编程基础和技术背景的研发人员，尤其是对计算机视觉、三维重建感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行三维重建的应用场景，如机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。主要目标是帮助读者掌握双目三维重建的完整流程，能够独立搭建和优化自己的三维重建系统。 其他说明：本文不仅提供详细的代码实现，还包括了许多实战经验和优化技巧，帮助读者避免常见错误并提高系统的性能。同时，附赠了一些常用的点云处理算法，方便读者进行二次开发。

《从零搭建一套结构光3D重建系统》网课视频 1-1_课程简介.mp4 1-2_第01章:结构光前奏:双目立体匹配算法.mp4 1-3_公开课1_相移法+多频外差之数学原理推导+实现[学完再看].mp4 1-4_公开课2_结构光之相移法+格雷码技术详解[学完再看].mp4 1-5_结构光硬件系统[可选].mp4 1-6_第02章:单目标定理论+实践:计算内参，去除畸变.mp4 1-7_第03章:双目标定理论+实践:确定相机相互位置.mp4 1-8_第04章:双目立体匹配算法理论+OpenCV实践.mp4 1-9_第O5章:主动标记区域:相移法+多频外差.mp4 1-10_第06章:主动标记区域:相移法+格雷码.mp4 1-11_第07章:双目重建实践:三角法.mp4 1-12_第08章:单目重建实践:逆相机法.mp4 1-13_第09章:单目重建实践:相高法.mp4 1-14_第10章:投影仪的非线性校正.mp4 1-15_第11章:结构光+深度学习.mp4 1-16_补充1:工业相机理论.mp4 1-17_补充2:灰点相机SDK调用.mp4 1-18_课程大作业.mp4

这包括一个 MEX-DLL 文件，它是 Jacob 用于计算 PET/CT 系统图像重建中的射线路径积分的 RL Siddon 改进方法的实现。 这是基于 Line Intersection Length 模型来计算概率矩阵元素的。 输入是 LOR 数和定义系统几何结构（例如像素数和宽度）的结构。 帮助包含在文件 SYS_MAT.m 或 CPP 文件中。

基于VTK的医学图像三维重建系统的设计与实现

05_CT图像重建系统（openCV源码）

人脸三维重建 ct图像的三维重建系统

传统的线激光扫描技术以机器视觉为基础，算法复杂、计算量大，且匹配效率不高；而点激光扫描技术是以激光三角法为基础，算法简洁，但测量慢、点云稀疏。为解决上述问题，提出以激光三角法为基础的线激光扫描技术，根据相机针孔模型以及相机和线激光器的相对位置关系建立物像关系方程，求解场景三维坐标，简化了重建算法。采用以最小二乘法为基础的标定算法，实现了相机与线激光相对位置参数和系统旋转中心偏移参数的标定。同时分析了系统的理论精度，并结合场景重建实验和精度评估实验，对系统的可靠性和精度进行了验证。实验结果表明该系统效率高、精度好；在1000~1700 mm测量范围内该系统的绝对误差小于2.6 mm，精度高于0.25％，满足一般场景重建的要求。

双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+三维重建) 博客地址：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/121301896

包含了vtk和itk的编译包，解压后直接使用，需要在配置qt，基于vs2019，含有完整的代码，配置好后可直接运行，其他问题可联系QQ：949127284

基于opencv+ c++ 的图像重建系统，可以参考一下，有数据，有源码。