C++でのOpenCVを用いた3D再構築の基本ガイド

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>
int main() {
    // キャリブレーション用の画像ファイル名を格納するベクター
    std::vector<std::string> imageFiles = {"image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"};
    
    // チェッカーボードのサイズ(行数と列数)
    cv::Size patternSize(9, 6);
    
    // 3Dポイントと2Dポイントを格納するベクター
    std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;
    
    // チェッカーボードの3D座標を生成
    std::vector<cv::Point3f> obj;
    for (int i = 0; i < patternSize.height; i++) {
        for (int j = 0; j < patternSize.width; j++) {
            obj.emplace_back(j, i, 0);
        }
    }
    
    // 各画像に対してキャリブレーションを実行
    for (const auto& file : imageFiles) {
        cv::Mat image = cv::imread(file);
        std::vector<cv::Point2f> corners;
        
        // チェッカーボードのコーナーを検出
        bool found = cv::findChessboardCorners(image, patternSize, corners);
        
        if (found) {
            // コーナーを精密化
            cv::cornerSubPix(image, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                             cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
            imagePoints.push_back(corners);
            objectPoints.push_back(obj);
        }
    }
    
    // カメラ行列と歪み係数を格納する変数
    cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
    std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
    
    // カメラキャリブレーションを実行
    cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, patternSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
    
    // 結果を表示
    std::cout << "Camera Matrix: " << cameraMatrix << std::endl;
    std::cout << "Distortion Coefficients: " << distCoeffs << std::endl;
    
    return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
int main() {
    // 左右の画像を読み込む
    cv::Mat leftImage = cv::imread("left.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat rightImage = cv::imread("right.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // ステレオBMオブジェクトを作成
    cv::Ptr<cv::StereoBM> stereo = cv::StereoBM::create(16, 9);
    
    // 視差マップを格納するためのMat
    cv::Mat disparity;
    
    // ステレオマッチングを実行
    stereo->compute(leftImage, rightImage, disparity);
    
    // 視差マップを表示
    cv::normalize(disparity, disparity, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8U);
    cv::imshow("Disparity", disparity);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
int main() {
    // 視差マップとカメラ行列を用意
    cv::Mat disparity = cv::imread("disparity.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat Q; // 再投影行列(事前に計算済みとする)
    
    // 点群データを格納するためのMat
    cv::Mat pointCloud;
    
    // 視差マップから点群データを生成
    cv::reprojectImageTo3D(disparity, pointCloud, Q, true);
    
    // 点群データを表示
    std::cout << "Point Cloud: " << pointCloud << std::endl;
    
    return 0;
}

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
int main() {
    // 点群データをPCL形式に変換
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    // ここでcloudに点群データを読み込む
    
    // フィルタリング用のオブジェクトを作成
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
    sor.setInputCloud(cloud);
    sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
    
    // フィルタリング結果を格納するための点群
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudFiltered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    sor.filter(*cloudFiltered);
    
    // フィルタリング結果を表示
    std::cout << "Filtered Point Cloud: " << cloudFiltered->points.size() << " points" << std::endl;
    
    return 0;
}

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
int main() {
    // フィルタリング済みの点群データを用意
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudFiltered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    // ここでcloudFilteredに点群データを読み込む
    
    // ビジュアライザーを作成
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloudFiltered, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    
    // ビジュアライザーを表示
    while (!viewer->wasStopped()) {
        viewer->spinOnce(100);
    }
    
    return 0;
}