結(jié)果比較

# importing the libraries

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Create a figure with two subplots

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# Visualize the original image in the first subplot

axs.imshow(images, cmap='gray')

axs.axis('off')

axs.set_title('Original')

# Visualize the reconstructed mesh in the second subplot

ax = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')

ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], verts[:, 2], triangles=faces)

ax.set_title('Reconstructed')

# Show the figure

plt.show()

解釋：在此代碼中，使用matplotlib創(chuàng)建了包含兩個(gè)子圖的圖形。在第一個(gè)圖中，顯示了來(lái)自數(shù)據(jù)集的原始圖像。在第二個(gè)圖中，使用3D三角形表面圖可視化了重建的3D網(wǎng)格。

方法2

以下是執(zhí)行來(lái)自TempleRing數(shù)據(jù)集圖像的3D重建的另一個(gè)示例代碼：

引入模塊：

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from google.colab.patches import cv2_imshow

加載兩個(gè)Temple Ring數(shù)據(jù)集圖像：

# Load the PNG images (replace with your actual file paths)

image1 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/templeRing/templeR0001.png')

image2 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/templeRing/templeR0002.png'

解釋：該代碼使用OpenCV的cv2.imread函數(shù)從TempleRing數(shù)據(jù)集加載兩個(gè)圖像。

轉(zhuǎn)換為灰度圖：

# Convert images to grayscale

gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

該代碼使用OpenCV將兩個(gè)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。它們以單通道表示，其中每個(gè)像素的值表示其強(qiáng)度，并且沒(méi)有顏色通道。

查找SIFT關(guān)鍵點(diǎn)和描述符：

# Initialize the SIFT detector

sift = cv2.SIFT_create()

# Detect keypoints and compute descriptors for both images

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)

kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

該代碼使用尺度不變特征變換（SIFT）算法在兩個(gè)圖像中查找關(guān)鍵點(diǎn)和描述符。它使用OpenCV的cv2.SIFT_create()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)SIFT對(duì)象，并調(diào)用其detectAndCompute方法來(lái)計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)和描述符。

使用FLANN匹配器匹配描述符：

# Create a FLANN-based Matcher object

flann = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': 5}, {})

# Match the descriptors using KNN (k-nearest neighbors)

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

解釋：該代碼使用Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（FLANN）匹配器對(duì)描述符進(jìn)行匹配。它使用OpenCV的cv2.FlannBasedMatcher函數(shù)創(chuàng)建FLANN匹配器對(duì)象，并調(diào)用其knnMatch方法來(lái)找到每個(gè)描述符的k個(gè)最近鄰。

使用Lowe的比率測(cè)試篩選出好的匹配項(xiàng)

# Apply Lowe's ratio test to select good matches

good_matches = []

for m, n in matches:

    if m.distance < 0.7 * n.distance:

        good_matches.append(m)

解釋：該代碼使用Lowe的比率測(cè)試篩選出好的匹配項(xiàng)。它使用最近鄰和次近鄰之間距離比的閾值來(lái)確定匹配是否良好。

提取匹配的關(guān)鍵點(diǎn)

# Extract matched keypoints

src_pts = np.float32(

    [kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

dst_pts = np.float32(

    [kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

解釋：該代碼從兩組關(guān)鍵點(diǎn)中提取匹配的關(guān)鍵點(diǎn)，這些關(guān)鍵點(diǎn)將用于估算對(duì)齊兩個(gè)圖像的變換。這些關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)存儲(chǔ)在'src_pts'和'dst_pts'中。

使用RANSAC找到單應(yīng)矩陣

# Find the homography matrix using RANSAC

H, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

在這段代碼中，它使用RANSAC算法基于匹配的關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算描述兩個(gè)圖像之間的變換的單應(yīng)矩陣。單應(yīng)矩陣后來(lái)可以用于拉伸或變換一個(gè)圖像，使其與另一個(gè)圖像對(duì)齊。

使用單應(yīng)矩陣將第一個(gè)圖像進(jìn)行變換

# Perform perspective transformation to warp image1 onto image2

height, width = image2.shape[:2]

result = cv2.warpPerspective(image1, H, (width, height))

# Display the result

cv2_imshow(result)

解釋：該代碼使用單應(yīng)矩陣和OpenCV的cv2.warpPerspective函數(shù)將第一個(gè)圖像進(jìn)行變換。它指定輸出圖像的大小足夠大，可以容納兩個(gè)圖像，然后呈現(xiàn)結(jié)果圖像。

顯示原始圖像和重建圖像

# Display the original images and the reconstructed image side by side

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))

ax1.imshow(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB))

ax1.set_title('Image 1')

ax1.axis('off')

ax2.imshow(cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB))

ax2.set_title('Image 2')

ax2.axis('off')

ax3.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))

ax3.set_title('Reconstructed Image')

ax3.axis('off')

plt.show()

輸出：

解釋：這段代碼展示了在一個(gè)具有三個(gè)子圖的單一圖形中可視化原始圖像和重建圖像的過(guò)程。它使用matplotlib庫(kù)顯示圖像，并為每個(gè)子圖設(shè)置標(biāo)題和軸屬性。

不同的可能方法

有許多不同的方法和算法可用于從2D圖像執(zhí)行3D重建。選擇的方法取決于諸如輸入圖像的質(zhì)量、攝像機(jī)校準(zhǔn)信息的可用性以及重建的期望準(zhǔn)確性和速度等因素。

一些常見(jiàn)的從2D圖像執(zhí)行3D重建的方法包括立體對(duì)應(yīng)、運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)和多視圖立體。每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，對(duì)于特定應(yīng)用來(lái)說(shuō)，最佳方法取決于具體的要求和約束。

結(jié)論

總的來(lái)說(shuō)，本文概述了使用Python從2D圖像進(jìn)行3D重建的過(guò)程。我們討論了深度圖、點(diǎn)云和網(wǎng)格等關(guān)鍵概念，并使用TempleRing數(shù)據(jù)集演示了使用兩種不同方法逐步進(jìn)行的過(guò)程。我們希望本文能幫助您更好地理解從2D圖像進(jìn)行3D重建以及如何使用Python實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。有許多可用于執(zhí)行3D重建的不同方法和算法，我們鼓勵(lì)您進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和探索，以找到最適合您需求的方法。