I.结构光三维重建算法

结构光三维重建算法是一种通过投射结构光来获取物体表面信息的方法。具体来说，算法通过将结构光投射到物体表面，再根据相机捕捉的结构光图像和相应的投影关系，计算物体表面的三维坐标。结构光三维重建算法包括以下几个步骤：

投影模式：将结构光投影到物体表面上，并通过相机捕捉结构光图像。

标定模式：计算投影光与相机之间的关系，包括相机内参、外参、投影关系等。

三维重建模式：根据相机捕捉的结构光图像和投影关系，计算物体表面的三维坐标。

下面是一段使用OpenCV库实现的结构光三维重建算法代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入投影图像和捕捉图像
proj_img = cv2.imread('proj.png')
cap_img = cv2.imread('cap.png')

# 计算相机内参、外参、投影关系
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.zeros((4,1))
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(objpoints, imgpoints, K, dist_coeffs)
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
P = np.hstack((R, tvec))

# 三维重建
depth_map = np.zeros_like(cap_img[:,:,0]).astype(np.float32)
for y in range(cap_img.shape[0]):
    for x in range(cap_img.shape[1]):
        uv = np.array([x, y, 1]).reshape(3,1)
        xyz = np.linalg.inv(P).dot(uv)
        depth_map[y,x] = xyz[2]

# 可视化深度图
cv2.imshow('depth map', depth_map/np.max(depth_map))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()