使用Python进行二维图像的三维重建（上）

2D图像的三维重建是从一组2D图像中创建对象或场景的三维模型的过程。这个技术广泛应用于计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域。

在本文中，我们将解释如何使用Python执行从2D图像到三维重建的过程。我们将使用TempleRing数据集作为示例，逐步演示这个过程。该数据集包含了在对象周围的一个环上采样的阿格里真托（Agrigento）“Dioskouroi神庙”复制品的47个视图。

三维重建的关键概念

在深入了解如何使用Python从2D图像执行三维重建的详细步骤之前，让我们首先回顾一些与这个主题相关的关键概念。

深度图

深度图是一幅图像，其中每个像素代表摄像机和场景中相应点之间的距离。深度图常用于计算机视觉和机器人技术中，用于表示场景的三维结构。

有许多不同的方法可以从2D图像计算深度图，包括立体对应、结构光和飞行时间等。在本文中，我们将使用立体对应来从示例数据集计算深度图。

Point Cloud

点云是表示对象或场景形状的三维空间中的一组点。点云常用于计算机视觉和机器人技术中，用于表示场景的三维结构。

一旦我们计算出代表场景深度的深度图，我们可以使用它来计算一个三维点云。这涉及使用有关摄像机内部和外部参数的信息，将深度图中的每个像素投影回三维空间。

网格

网格是一个由顶点、边和面连接而成的表面表示。网格常用于计算机图形学和虚拟现实中，用于表示对象或场景的形状。

一旦我们计算出代表对象或场景形状的三维点云，我们可以使用它来生成一个网格。这涉及使用诸如Marching Cubes或Poisson表面重建等算法，将表面拟合到点云上。

逐步实现

现在我们已经回顾了与2D图像的三维重建相关的一些关键概念，让我们看看如何使用Python执行这个过程。我们将使用TempleRing数据集作为示例，逐步演示这个过程。下面是一个执行Temple Ring数据集中图像的三维重建的示例代码：

安装库：

pip install numpy scipy

导入库：

#importing libraries 

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import os

加载TempleRing数据集的图像：

# Directory containing the dataset images

dataset_dir = '/content/drive/MyDrive/templeRing'

# Initialize the list to store images

images = []

# Attempt to load the grayscale images and store them in the list

for i in range(1, 48):  # Assuming images are named templeR0001.png to templeR0047.png

    img_path = os.path.join(dataset_dir, f'templeR{i:04d}.png')

    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    if img is not None:

        images.append(img)

    else:

        print(f"Warning: Unable to load 'templeR{i:04d}.png'")

# Visualize the input images

num_rows = 5  # Specify the number of rows

num_cols = 10  # Specify the number of columns

fig, axs = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(15, 8))

# Loop through the images and display them

for i, img in enumerate(images):

    row_index = i // num_cols  # Calculate the row index for the subplot

    col_index = i % num_cols   # Calculate the column index for the subplot

    axs[row_index, col_index].imshow(img, cmap='gray')

    axs[row_index, col_index].axis('off')

# Fill any remaining empty subplots with a white background

for i in range(len(images), num_rows * num_cols):

    row_index = i // num_cols

    col_index = i % num_cols

    axs[row_index, col_index].axis('off')

plt.show()

解释：这段代码加载灰度图像序列，将它们排列在网格布局中，并使用matplotlib显示它们。

为每个图像计算深度图：

# Directory containing the dataset images

dataset_dir = '/content/drive/MyDrive/templeRing'

# Initialize the list to store images

images = []

# Attempt to load the grayscale images and store them in the list

for i in range(1, 48):  # Assuming images are named templeR0001.png to templeR0047.png

    img_path = os.path.join(dataset_dir, f'templeR{i:04d}.png')

    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    if img is not None:

        images.append(img)

    else:

        print(f"Warning: Unable to load 'templeR{i:04d}.png'")

# Initialize the list to store depth maps

depth_maps = []

# Create a StereoBM object with your preferred parameters

stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# Loop through the images to calculate depth maps

for img in images:

    # Compute the depth map

    disparity = stereo.compute(img, img)

    # Normalize the disparity map for visualization

    disparity_normalized = cv2.normalize(

        disparity, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

    # Append the normalized disparity map to the list of depth maps

    depth_maps.append(disparity_normalized)

# Visualize all the depth maps

num_rows = 5  # Specify the number of rows

num_cols = 10  # Specify the number of columns

fig, axs = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(15, 8))

for i, depth_map in enumerate(depth_maps):

    row_index = i // num_cols  # Calculate the row index for the subplot

    col_index = i % num_cols   # Calculate the column index for the subplot

    axs[row_index, col_index].imshow(depth_map, cmap='jet')

    axs[row_index, col_index].axis('off')

# Fill any remaining empty subplots with a white background

for i in range(len(depth_maps), num_rows * num_cols):

    row_index = i // num_cols

    col_index = i % num_cols

    axs[row_index, col_index].axis('off')

plt.show()

解释：这段代码负责使用Stereo Block Matching（StereoBM）算法从一系列立体图像中计算深度图。它遍历灰度立体图像列表，并为每一对相邻图像计算深度图。