线结构光如何得到点云

Question

您好，使用线结构光进行三维重建时，可能是关键词没有找对，大多数看到的文献中，对如何将离散图片得到的空间信息统一到一个点云坐标下都是一带而过，而我对这个过程抱有如下两点困惑：

1. 当采用经典的机器人手眼标定时，如果采用eye-in-hand模型，标定完得到的是end2camer的变换关系，是不是意味着如果我在一个动态过程中扫描采集，最后需要在世界坐标系求解的过程中每一张图片都需要去找到对应当前采集姿态下的RT？

2.如果将扫描运动简化为一维度运动过程，能否跳过手眼标定过程。直接用一组RT，然后在最后对所有的点坐标根据采集间隔时长对应的距离信息，统一做一次平移变换，形成点云。

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

---

对于您的第一个问题，确实在将离散的图片信息统一到一个点云坐标下时，需要考虑相机的位姿信息。如果在一个动态过程中扫描采集，可以通过每一张图片的机械臂姿态信息去找到对应当前采集姿态下的相机位姿信息（即end2camera的变换关系）。然后根据相机的内参矩阵，通过三角测量法将每个像素映射到世界坐标系下的点，从而得到一个点云。

对于您的第二个问题，如果将扫描运动简化为一维运动过程，可以通过假设相机的位姿变化是一个简单的线性运动模型。在这种情况下，可以直接用一组位姿转换矩阵RT（包括旋转和平移）表示相机位姿的变化。然后，根据采集间隔时长和相机位姿的变化模型，可以对所有的点进行平移变换，从而得到点云。这种方法更适用于相机位姿变化比较简单，且在小的局部范围内的情况。

需要注意的是，在进行点云重建时，除了相机的位姿信息外，还需要校准好相机的内参矩阵，以及采集到的图像信息的一致性（例如去除畸变等）。另外，还需要考虑到噪声和误差的情况，对采集到的数据进行滤波和配准等处理，以提高点云的质量和精度。