如何使用带有图像工具的MATLAB创建3D立体图像？

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如何使用MATLAB从2D图像创建3D立体图像？



回答：

我是在误解您的问题（人们已经指出这一点尚不清楚），或者您是在误解3D视觉的工作方式。您不会“使用3D玻璃查看2D图像”。通过分别向左眼和右眼提供两个不同的图像（左图像和右图像）来实现3D视觉。从根本上讲，MATLAB与它无关。

因此，在没有一个容易理解或连贯的问题，我能做的最好的是假设你想要的东西，像这样 ：你是一个单一的2D图像，但你还是想“看到成3D图像格式”。在这种情况下，您需要以某种方式将单个图像拆分为两个新图像：

1. 左眼的左图
2. 右眼的右图

这不是小事。通常，您首先要推断 2D图像中每个像素的深度 。由于您正在“猜测”深度信息，因此这两个新图像将不能完美地表示3D场景。

接下来，使用该深度信息将图像分成多个层。从本质上来说，它看起来像是一本儿童读物的弹出窗口：



您可以提出的图层越多，深度估计越准确，则3D表示将越真实。

最后，您可以将分层表示从两个不同的位置投影回2D上-一个用于左眼，一个用于右眼。这将为您提供所需的两个不同的图像。

编辑

链接到的第二个视频描述了通常称为立体浮雕图像的简化创建。它需要3D红青色眼镜-这些不是现在大多数3D影院中使用的偏光眼镜。我说简化的原因是它不会区分前景和背景。

为了获得最佳效果，您需要将前景与背景分开，然后仅将方法应用于前景。这是因为通常背景具有无限的深度，并且从单声道变为立体视觉时不会改变。在钢琴的情况下，所有事物或多或少都是前景，因此该方法可行。

视频描述的算法是：

• 从两个图像im1和im2 。他们是相同的
• 将im1的绿色和蓝色通道设置为零。这将创建红色图像
• 将im2的红色通道设置为零。这将创建青色图像。
• 将两个图像偏移一定的量（取决于被摄对象的深度），以使im1在左侧， im2在右侧。您需要正确获得此订单，因为3D红-青色眼镜的左侧为红色，右侧为青色。
• 对两个偏移的图像进行逐元素加法。请注意，没有通道会饱和。

这是我编写的一些Python / OpenCV代码：

import cv SHIFT=8 if __name__ == '__main__': import sys _, fname = sys.argv im = cv.LoadImage(fname) size = cv.GetSize(im) width, height = size left = cv.CreateImage(size, im.depth, im.nChannels) right = cv.CreateImage(size, im.depth, im.nChannels) anaglyph = cv.CreateImage((width - SHIFT, height), im.depth, im.nChannels) # # This would be easier if we had COI support for cv.Set, but it doesn't # work that way. # OpenCV uses BGR order (even if input image is greyscale): # http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/le...ncv-intro.html # red goes on the left, cyan on the right: # http://en.wikipedia.org/wiki/Anaglyph_image # b = cv.CreateImage(size, im.depth, 1) g = cv.CreateImage(size, im.depth, 1) r = cv.CreateImage(size, im.depth, 1) cv.Split(im, b, g, r, None) zeros = cv.CreateImage(size, r.depth, 1) cv.Merge(zeros, zeros, r, None, left) cv.Merge(b, g, zeros, None, right) # # cvRect is ( x, y, width, height ) and it MUST be a tuple, not a list # cv.SetImageROI(left, ( SHIFT, 0, width - SHIFT, height )) cv.SetImageROI(right, ( 0, 0, width - SHIFT, height )) cv.Add(left, right, anaglyph, None) cv.SaveImage('anaglyph.jpeg', anaglyph) 这是与视频中使用的图像类似的图像：



这是输出：



不幸的是，我没有3D红青色眼镜来验证它是否有效。但似乎至少在理论上应该如此。如果我犯了一个错误，也许有人可以纠正我。



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