Question

opencv可以实现三维重建吗

Answer 1

根据一张图，从原理上来说是不可能的。
因为从三维世界映射到二维平面，直接就丢失了一维（深度）。
当前用一张图进行三维重建的前提条件，都是先在图上找出一个坐标原点。
然后人为构建一个三维坐标系，再在坐标系中进行三维对应映射。
但是这种方法重建出结果很不可靠！
比如给你一幅图像，里面只有中间一个半径为r的白色原点。
你是重建出来一个二维的半径为r的白色原点呢？
还是重建出来一个三维的半径为r的白色圆球呢？
还是重建出来一个三维的底面半径为r的白色圆柱体？
还是其他什么结果（圆台、圆锥、椭球等都有可能）？
到底哪个结果正确呢？用一张图进行重建的结果答案是不知道。
所以说，做这方面的研究毫无意义可言！

Answer 2

SfM的全称为Structure from Motion，即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉，且受环境约束较小，在室内和室外均能使用。但是，SfM背后需要复杂的理论和算法做支持，在精度和速度上都还有待提高，所以目前成熟的商业应用并不多。

Answer 3

是那种照片转3d吗？ 还是全景图拼接？<br>如果是第一种的话， 不推荐用opencv， 因为检测图片的场景深度没有特别有效的方式， 深度学习可能会解决你的问题。 如果想尝试， 可以用sift先得到一组特征点， 然后通过这些特征点来作为模型的顶点， 效果当然可想而知..<br>如果是第二个的话， 可以通过sift找出特征点， 然后将不同相机的特征点进行匹配， 匹配算法很多可以网上找。 然后得到两个图片的单应性， 再做拼接（图像旋转，blend）

Answer 4

可以 推荐一本书： 基于opencv的计算机视觉技术实现（网上很容易下载），本书中有三维重建的代码和讲解，希望对你有帮助

Answer 5

http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217