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基于双目立视觉的物体形状重建的中期报告 本项目基于双目立体视觉技术，实现物体的三维形状重建。在前期工作中，我们完成了摄像机的标定和双目图像的获取。本期工作的重点在于基于双目图像计算物体的空间坐标，并进行形状重建。 首先，我们对双目图像进行了特征匹配。选择了SIFT算法对图像进行特征提取，然后使用FLANN库进行特征点匹配。通过特征点的匹配，我们可以计算出两幅图像间的基础矩阵，并得到每个图像中的对应点。 接下来，我们使用三角化的方法计算出图像中每个对应点的三维坐标。具体地，在透视投影下，我们以摄像机光心为坐标系原点，通过已标定的内参矩阵和外参矩阵计算出相机的投影矩阵。然后，利用对应点的像素坐标和投影矩阵反求出点的世界坐标。 最后，基于得到的三维坐标点，我们使用点云配准和重建算法生成物体的三维模型。具体地，我们采用了基于ICP（迭代最近点）算法的点云配准方法对点云进行了优化，然后使用贪心三角化算法对点云进行重建。最终，我们得到了物体的三维形状模型。 在接下来的工作中，我们将进一步完善模型的重建质量和精确度，并探索如何应用于实际应用场景。