线结构光和面结构光问题整理

问题一：对于在左图和右图中已经找到激光中心的情况，如何让十字交点的中心对应更准确一点？

答案摘要：讨论中提到的问题是如何让在左图和右图中找到的激光中心的十字交点更准确。尝试过高频信息滤波，但时间复杂度较高。行和列的中心点拟合直线的方法也被提出，但在小物体和间断位置情况下效果不好。另一种方法是通过找圆来拟合得到圆心，其中的圆点指的是检测出的光栅中心。然而，由于视角和图像本身的差异，圆点可能与网格交点的中心不一致。因此，讨论中未给出确切有效的拟合方法，而建议进行更多的搜索和尝试不同的拟合方法。

问题二：相机标定如何用仿真实验来验证，也就是不采用实际拍棋盘格图的方式，直接用电脑生成的棋盘格来验证算法的有效性？

答案摘要：为了验证相机标定算法的有效性，可以通过仿真实验来完成，而不必使用实际拍摄的棋盘格图像。其中一种方法是随机生成一组虚拟的相机位姿，然后利用投影算法将虚拟的标定板进行投影，生成虚拟图像。在这些虚拟图像上运用标定算法，得到相机的内外参数。接着，将得到的内外参数与预先设定的真实参数进行比较，从而验证算法的准确性。为了生成与真实内外参数相关的虚拟图像，可以对每个位姿计算出像平面上的点的理想图像坐标，并对这些理想图像加入噪声和模糊等效果，使其接近真实拍摄图像。通过重复生成足够多的虚拟图像并进行标定，可以有效地验证相机标定算法的有效性。

问题三：单目结构光、双目结构光和线激光哪个最适合用于人体腹部轮廓的重建来着？哪个成本最低呢，大概是多少？

答案摘要：对于人体腹部轮廓的重建，双目结构光系统可能是一个较好的选择。双目结构光系统在速度和精度方面表现较为优异，并且相对成本较低。单目结构光系统也可能适用，但需要更高的精度，可能造成一定的成本增加。而线激光技术的成本较高，因此在人体腹部轮廓重建中可能不是最佳选择。总体而言，双目结构光系统在速度、精度和成本方面可能是较为合适的解决方案。

问题四：提到了一个关于曲面工件重建的问题。提问者计划使用纯双目立体视觉去重建具有金属光泽的曲面工件，并询问是否可行。另外，他想知道如何从视差图得到点云图并进行拟合。讨论中建议不建议使用纯双目，而是加上结构光或线激光，并且探讨了解决方案和技术。

答案摘要：对于要重建具有金属光泽的曲面工件，纯双目立体视觉可能并不是最佳选择。建议加上结构光或线激光来增加表面特征和解决反光和重复纹理问题。使用线激光沿长边方向进行扫描成像是一个不错的选择。另外，可以考虑使用最新的神经网络算法，如crestereo立体匹配算法来处理纯双目立体视觉的重建。如果效果不理想，可以尝试加入结构光或线扫描技术。在缺少经费无法上结构光仪器的情况下，使用激光器、滤光片和偏振片的组合也是一个值得尝试的方法。

问题五：各位好，有一个3D有序点云处理的问题请教大家：我们现在使用3D线激光扫描电池表面得到3D有序点云，想利用这些点云识别电池表面的凹坑、凸起、划痕等缺陷，本身电池表面不是绝对的平面会存在较大起伏(但是很平缓)，我们现在的做法是转成深度图，利用2D视觉的滤波得到背景趋势，再用原始点云减去趋势得到异常点。但是这种方法适应性不强，滤波参数很难统一(譬如针对划痕和凹坑)，大家有没有好的思路？

答案摘要：目前的做法是将点云转成深度图，并用2D视觉的滤波得到背景趋势，再用原始点云减去背景趋势得到异常点。然而，这种方法的适应性不强，滤波参数难以统一处理不同的缺陷。为了解决这个问题，提问者寻求大家的思路和建议。一位参与讨论的专业人士建议使用AI进行标注，并推荐了梅卡曼德的一款工具。另一位提议可以考虑使用普通的图像处理算法或者AI来处理深度图，以解决不同缺陷的识别问题。同时，还有人表示可以提供帮助，因为自己也在类似的领域做研究，并就具体的解决方案进行了交流。

编辑：黄飞