相移+格雷码，多频外差，代码（matlab c++） 单目结构光三维扫描 双目结构光三维扫描 相机标定，投影仪标定，系统标定 基本matlab版本相位编码与解码 基于c++版本相位编码与解码 YID:51500688513701884

单目结构光三维重建 基于结构光的重建包括了双目三维重建和单目三维重建，双目的重建方法主要采用双目立体视觉算法来匹配两幅图片的相位信息，可以参考我的多频外差双目重建，这里不做介绍了。主要还是介绍下我做的单目三维重建，当然结构光采用的方法还是基于多频外差的方法。传统的单目算法是将投影仪设备当做一个反向相机来处理的，其实质还是双目的立体匹配方法。这种方法缺点是投影仪的畸变大精度不高，而且标定过程也比较

单目结构光三维重建 基于结构光的重建包括了双目三维重建和单目三维重建，双目的重建方法主要采用双目立体视觉算法来匹配两幅图片的相位信息，可以参考我的多频外差双目重建，这里不做介绍了。主要还是介绍下我做的单目三维重建，当然结构光采用的方法还是基于多频外差的方法。传统的单目算法是将投影仪设备当做一个反向相机来处理的，其实质还是双目的立体匹配方法。这种方法缺点是投影仪的畸变大精度不高，而且标定过程也比较

基于结构光的重建包括了双目三维重建和单目三维重建，双目的重建方法主要采用双目立体视觉算法来匹配 两幅图片的相位信息，可以参考我的多频外差双目重建，这里不做介绍了。主要还是介绍下我做的单目三维重建， 当然结构光采用的方法还是基于多频外差的方法。传统的单目算法是将投影仪设备当做一个反向相机来处理的，其                            实质还是双目的

立体视觉_基于多频外差的三频正弦波理想状态下的解相位 2017.7.18 1.背景 在双目视觉中，如何协调两个摄像头并获取深度信息是一项关键技术。其中精度较高的办法之一是使用基于多频外差原理的相位相关技术。初到公司实习，接到的第一个任务就是学习多频外差的解相位相关技术。从无到有的三天学习，从理论知识到用具体数据模拟，在python下进行可视化实现，作以博文以记之。 2.过程

1、相移法原理 结构光法原理其实是跟双目视觉一样的，都是要确定对应“匹配点”，利用“视差”三角关系计算距离，所不同的是： 双目视觉通过“被动”匹配唯一特征点 相移法作为结构光法中的一种，通过主动投影多副相移图案来标记唯一位置。虽然大多数结构光系统是单目的，但我们可以将其“双目”的，因为投影仪可以看做是一个“逆向”的相机，明白了这点，对于结构光系统一些公式推导就容易很多。 对于“双目”系统来

在提取相位时，如果图像内的周期数仅为一个，则相对相位就是绝对相位，则求得的相位主值就是它的相位值。 实际中，我们投射的光栅并不是一个周期，那么在整个测量的空间中就会求得多个相同的相位主值，这时就需要对包裹的相位值进行展开。 相位包裹又是什么意思呢？ 相位包裹的主要原因是相移法解相时使用了反正切函数，用atan2函数，得到四个象限的反正切，所以计算的相位都是在(-pi,pi]之间，也就是被包裹

01 相移法原理 02 双频外差原理 03 多频率外差原理 04 代码实践 01 相移法原理 结构光法原理其实是跟双目视觉一样的，都是要确定对应“匹配点”，利用“视差”三角关系计算距离，所不同的是： 双目视觉通过“被动”匹配唯一特征点 相移法作为结构光法中的一种，通过主动投影多副相移图案来标记唯一位置。 说明：虽然大多数结构光系统是单目的，但我们可以将其“双目”的，因为投影仪可以看做是