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利用opencv进行三维重建的简便方法通过六个步骤,特别是摄像机标定和立体匹配中极线约束 方法 的使用，给出了基于OpenCV的三维重建算法,Three-dimensional reconstruction using opencv easy way through the six steps, especially the camera calibration and stereo matching epipolar constraint method in use, given the th
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hartley弱相机标定的立体像对极线校正。输入是立体像对对应的匹配点，输出是已经校正好的图像
这里对图像的角度有要求，如果拍摄角度太大
可能校正不了
而且匹配点对的精确性也有要求，建议最好经过错误点剔除之后的匹配点作为输入-epipolar rectification
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张正友基于极线约束的点匹配方法源码，包含角点检测，零交叉匹配等重量级算法，初学者必备-Zhang Zheng-you-point based on the epipolar constraint matching method source code, including corner detection, zero-crossing matching heavyweight algorithm, essential for beginners
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采用一种基于极线约束与区域匹配相结合的立体匹配算法对两幅图像中对应点进行匹配。-Using the epipolar constraint and based on a combination of area-based matching algorithm for stereo matching corresponding points in two images to match.
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用于立体图像矫正:Harries角点、NCC匹配、RANSAC计算基本矩阵完成立体图像对的极线校正，自己书写的opencv函数-For three-dimensional image correction: Harries corner NCC matching, RANSAC calculation of the completion of the fundamental matrix the epipolar rectification of the stereo image pairs o
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用于双目立体图像匹配：用surf提取特征点、Flann匹配、RANSAC计算基本矩阵完成立体图像对的极线校正，用opencv实现-For binocular stereo image matching feature extraction point: surf, Flann matching, RANSAC calculation of the completion of the fundamental matrix the epipolar rectification of the ster
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立体视觉相关的程序，这部分需要先了解图像和摄像机之间的对立关系，并对极线几何比较了解，先把原理熟悉了以后，具体到编程上就会轻松一点，整体还是比较耗时的。具体来说，程序使用SSD得到匹配点，然后根据匹配点计算出基本矩阵，最后计算出匹配点相关的极线-Stereo vision procedure, this part of the need to understand the antagonistic relationship between the image and the camera, an
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