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OpenCV 5.0.0
Open Source Computer Vision
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構造化光 (structured light) は、3Dモデルを取得するための最も効果的な手法の一つと考えられている。この手法は、光パターンを投影し、照らされたシーンを1つ以上の視点から撮影することに基づく。パターンが符号化されているため、画像上の点と投影パターン上の点との対応を素早く見つけることができ、3D情報を容易に取得できる。
最もよく利用される符号化戦略の1つは、時分割多重に基づく。この場合、一連のパターンが計測面に次々と投影される。あるピクセルの符号語は通常、投影されたパターン全体にわたるそのピクセルの輝度値のシーケンスによって形成される。したがって、符号語のビットが時間的に多重化されるため、この符号化は時間的(temporal)と呼ばれる [242] 。
本モジュールでは、3DUNDERWORLDアルゴリズム [127] で説明された(ステレオ)手法に従い、Gray符号化に基づく時分割多重符号化戦略を実装している。詳細については Structured Lightのチュートリアル を参照。
クラス | |
| class | cv::structured_light::GrayCodePattern |
| [127] に基づくGray-codeパターンを実装するクラス。 続きを読む... | |
| class | cv::structured_light::SinusoidalPattern |
| [65] に基づく、フーリエ変換プロファイロメトリ (FTP)、位相シフトプロファイロメトリ (PSP)、およびフーリエ補助位相シフトプロファイロメトリ (FAPS) を実装するクラス。 続きを読む... | |
| class | cv::structured_light::StructuredLightPattern |
| 構造化光パターンの生成およびデコードを行うための抽象基底クラス。 続きを読む... | |
列挙型 | |
| enum | { cv::structured_light::FTP = 0 , cv::structured_light::PSP = 1 , cv::structured_light::FAPS = 2 } |
| 正弦波パターンによるプロファイロメトリ手法の種類。 続きを読む... | |
| enum | { cv::structured_light::DECODE_3D_UNDERWORLD = 0 } |
| デコードアルゴリズムの種類。 続きを読む... | |
| anonymous enum |
#include <opencv2/structured_light/sinusoidalpattern.hpp>
正弦波パターンプロファイロメトリ手法の種類。
| 列挙値 | |
|---|---|
| FTP Python: cv.structured_light.FTP | |
| PSP Python: cv.structured_light.PSP | |
| FAPS Python: cv.structured_light.FAPS | |
| anonymous enum |
#include <opencv2/structured_light/structured_light.hpp>
デコードアルゴリズムの種類。