来自两个(立体)摄像机的连续视频流的三维点云
来自两个(立体)摄像机的连续视频流的三维点云是一种通过使用两个摄像机同时拍摄同一场景的视频流，并通过计算机视觉算法将这些视频流转换为三维点云数据的技术。
三维点云是由大量的三维点构成的数据集，每个点都包含了在三维空间中的位置信息。通过从两个不同视角的摄像机获取的视频流，可以使用立体视觉算法来计算每个像素点在三维空间中的位置，从而生成三维点云数据。
这种技术在许多领域都有广泛的应用，包括计算机图形学、虚拟现实、增强现实、机器人视觉、自动驾驶等。通过获取场景的三维结构信息，可以实现更精确的物体识别、跟踪和定位，以及更真实的虚拟现实体验。
腾讯云提供了一系列与三维点云相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供了丰富的计算机视觉算法和API，可以用于处理和分析三维点云数据。
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）：提供了物联网设备管理和数据处理的能力，可以用于接收和处理来自摄像机的视频流数据，并进行三维点云的计算和分析。
- 腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了图像处理和分析的能力，可以用于对摄像机拍摄的视频流进行预处理和优化，以提高三维点云计算的准确性和效率。
通过结合腾讯云的各类产品和服务，开发人员可以更方便地进行三维点云相关的应用开发和部署，实现更多领域的创新和应用。
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我有两个摄像头连续拍摄的视频，放置在我的汽车挡风玻璃的右上角和左上角(请注意，它们并不是彼此固定的，我将它们大致对齐)。现在，我正在尝试创建一个3D点云，但我不知道如何做到这一点。我上网冲浪了很多次，还是找不到任何有用的信息。你能给我发一些链接或提示，告诉我如何让它在Python中工作吗？
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我试图构建三维点云，并使用立体声摄像机测量物体的真实尺寸或距离。相机是立体声标定的，我用重投影矩阵Q和视差找到三维点。我是不是遗漏了什么？3D坐标必
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利用立体视觉，基于多视图几何书()，在MATLAB中创建了三维点云。现在我的问题是，如何将这个三维点云从像素域转换为实际的毫米/厘米域，了解我的焦距和相机校准矩阵
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使用iPhone相机的点云
、、、、
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stereo_match.cpp 将L和R图像转换为视差和点云。我想采用这个例子来计算单个校准相机的2个连续帧的视差和点云。有可能吗？如果这个例子不适合我的范围，那么获取我想要的东西的步骤是什么？
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OpenCV包含了对立体声摄像机三维重建的大量支持。在我的例子中，我有两个摄像头，我想知道某个点的三维坐标。我所拥有的：
我想要的是:在3D中协调这一点
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我有两个独立的点云(type= sensor_msgs/PointCloud2)从两个不同的传感器，一个三维立体相机和2D LiDAR。我想知道，如果立体声点云是具有固定长度的3D点云，以及具有可变点云长度的2D LiDAR点云，那么如何融合这<e
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我有一组用激光雷达拍摄的视频。我的数据是原始的，这意味着每个视频文件包含范围和强度(灰度)数据。现在，我想从范围数据创建三维点云。根据我所读到的，我所拥有的Lidar数据看起来与Kinect数据(深度+强度)基本相同。但是，虽然有一些代码和方程可以让你把Kinect深度转换成三维点云，但我还没有为Lidar数据找到这样的方程。我希望有人能帮助我的
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我有对象的点云(每个点都有一种颜色)和显示这些对象的图像。我想要在2D/3D中找到兴趣点并匹配这些兴趣点，这样我就知道我的图像的哪些部分(至少是那些有兴趣点的部分)是在点云中找到的。因此，我需要首先找到兴趣点，获取它们的描述符并进行匹配。如果可能，这应该适用于当前的快速和内存节省算法，如BRISK或O
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我有一个完整的立体声校准与(Python) OpenCV的所有结果(即必要的输入和输出的)。
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我一直试图阅读堆栈溢出问题，从左、右立体图像对生成点云(x，y，z)坐标。
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有谁知道有什么软件可以根据360张图像或360视频生成3D模型吗？我遇到过这样的人：虽然它似乎只限于封闭的空间，而且我想在外面做一些事情。
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stereo_match左01.j
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焦距(f_x, f_y)和光学中心(c_x, c_y)。
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我不知道这两种方法有什么区别。我分别对每台相机进行了正常的相机校准。
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我想这样做的原因基本上是因为我想验证新的一对图像的</e
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