目标

在本教程中，您将学习如何使用 `GrayCodePattern` 类来
生成格雷码图案。
投影格雷码图案。
捕获投影的格雷码图案。
需要强调的是，`GrayCodePattern` 类实际上实现了 [127] 中描述的 3DUNDERWORLD 算法，该算法基于立体视觉方法：如果我们想重建扫描对象的 3D 模型，我们需要同时从两个不同视图捕获投影的图案。因此，一个采集集由每个相机在图案序列的每个图像中捕获的图像组成。
代码

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//M*/
 
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/structured_light.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
static const char* keys =
{ "{@path | | 将要保存捕获图案图像的文件夹路径 }"
     "{@proj_width | | 投影仪宽度 }"
     "{@proj_height | | 投影仪高度 }" };
 
static void help()
{
cout << "\n此示例演示如何使用“结构光模块”来采集格雷码图案"
         "\n调用（连接两个相机）：\n"
         "./example_structured_light_cap_pattern <path> <proj_width> <proj_height> \n"
<< endl;
}
 
int main( int argc, char** argv )
{
 
  structured_light::GrayCodePattern::Params params;
 
  CommandLineParser parser( argc, argv, keys );
  String path = parser.get<String>( 0 );
params.width = parser.get<int>( 1 );
params.height = parser.get<int>( 2 );
 
  if( path.empty() || params.width < 1 || params.height < 1 )
  {
help();
    return -1;
  }
 
  // 设置带参数的 GraycodePattern
  Ptr<structured_light::GrayCodePattern> graycode = structured_light::GrayCodePattern::create( params );
 
  // 存储图案
vector<Mat> pattern;
graycode->generate( pattern );
 
cout << pattern.size() << " 个图案图像 + 2 个用于阴影蒙版计算的图像，需要用两个相机采集"
<< endl;
 
  // 生成用于阴影蒙版计算所需的所有白色和黑色图像
  Mat white;
  Mat black;
graycode->getImagesForShadowMasks( black, white );
 
pattern.push_back( white );
pattern.push_back( black );
 
  // 在第二个显示器（投影仪的显示器）上设置图案窗口
namedWindow( "Pattern Window", WINDOW_NORMAL );
resizeWindow( "Pattern Window", params.width, params.height );
moveWindow( "Pattern Window", params.width + 316, -20 );
setWindowProperty( "Pattern Window", WND_PROP_FULLSCREEN, WINDOW_FULLSCREEN );
 
  // 使用 libgphoto2 打开相机 1
  VideoCapture cap1( CAP_GPHOTO2 );
 
  if( !cap1.isOpened() )
  {
    // 检查相机 1 是否打开
cout << "cam1 not opened!" << endl;
help();
    return -1;
  }
 
  // 打开相机 2
  VideoCapture cap2( 1 );
 
  if( !cap2.isOpened() )
  {
     // 检查相机 2 是否打开
cout << "cam2 not opened!" << endl;
help();
     return -1;
  }
 
  // 关闭自动对焦
cap1.set( CAP_PROP_SETTINGS, 1 );
cap2.set( CAP_PROP_SETTINGS, 1 );
 
  int i = 0;
  while( i < (int) pattern.size() )
  {
cout << "Waiting to save image number " << i + 1 << endl << "Press any key to acquire the photo" << endl;
    imshow( "Pattern Window", pattern[i] );
 
    Mat frame1;
    Mat frame2;
 
cap1 >> frame1; // 从相机 1 获取新帧
cap2 >> frame2; // 从相机 2 获取新帧
 
    if( ( frame1.data ) && ( frame2.data ) )
    {
 
      Mat tmp;
cout << "cam 1 size: " << Size( ( int ) cap1.get( CAP_PROP_FRAME_WIDTH ), ( int ) cap1.get( CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ) )
<< endl;
 
cout << "cam 2 size: " << Size( ( int ) cap2.get( CAP_PROP_FRAME_WIDTH ), ( int ) cap2.get( CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ) )
<< endl;
 
cout << "zoom cam 1: " << cap1.get( CAP_PROP_ZOOM ) << endl << "zoom cam 2: " << cap2.get( CAP_PROP_ZOOM )
<< endl;
 
cout << "focus cam 1: " << cap1.get( CAP_PROP_FOCUS ) << endl << "focus cam 2: " << cap2.get( CAP_PROP_FOCUS )
<< endl;
 
cout << "Press enter to save the photo or an other key to re-acquire the photo" << endl;
 
      namedWindow( "cam1", WINDOW_NORMAL );
      resizeWindow( "cam1", 640, 480 );
 
      namedWindow( "cam2", WINDOW_NORMAL );
      resizeWindow( "cam2", 640, 480 );
 
      // 将 cam2 的窗口移动到与 cam1 同一位置，以便同时查看
      moveWindow( "cam2", 640 + 75, 0 );
 
      // 调整图像大小以避免高分辨率图像问题，将它们显示为灰度图
      resize( frame1, tmp, Size( 640, 480 ), 0, 0, INTER_LINEAR_EXACT);
      cvtColor( tmp, tmp, COLOR_RGB2GRAY );
      imshow( "cam1", tmp );
      resize( frame2, tmp, Size( 640, 480 ), 0, 0, INTER_LINEAR_EXACT);
      cvtColor( tmp, tmp, COLOR_RGB2GRAY );
      imshow( "cam2", tmp );
 
      bool save1 = false;
      bool save2 = false;
 
      int key = waitKey( 0 );
 
      // 按下回车键，保存输出
      if( key == 13 )
      {
ostringstream name;
name << i + 1;
 
save1 = imwrite( path + "pattern_cam1_im" + name.str() + ".png", frame1 );
save2 = imwrite( path + "pattern_cam2_im" + name.str() + ".png", frame2 );
 
        if( ( save1 ) && ( save2 ) )
        {
cout << "pattern cam1 and cam2 images number " << i + 1 << " saved" << endl << endl;
i++;
        }
        else
        {
cout << "pattern cam1 and cam2 images number " << i + 1 << " NOT saved" << endl << endl << "Retry, check the path"<< endl << endl;
        }
      }
      // 按下 Esc 键，程序关闭
      if( key == 27 )
      {
cout << "Closing program" << endl;
      }
    }
    else
    {
cout << "No frame data, waiting for new frame" << endl;
    }
  }
 
  // 相机将在 VideoCapture 析构函数中自动取消初始化
  return 0;
}
 说明首先必须生成要投影的图案图像。由于图像数量是投影仪分辨率的函数，因此必须使用投影仪的宽度和高度来设置 `GrayCodePattern` 类的参数。这样就可以调用 `generate` 方法：它会用计算出的图案图像填充 `Mat` 向量。
structured_light::GrayCodePattern::Params params;
  ....
params.width = parser.get<int>( 1 );
params.height = parser.get<int>( 2 );
  ....
// 设置带参数的 GraycodePattern
Ptr<structured_light::GrayCodePattern> graycode = structured_light::GrayCodePattern::create( params );
// 存储图案
vector<Mat> pattern;
graycode->generate( pattern );
例如，使用默认投影仪分辨率（1024 x 768），需要投影 40 张图像：20 张用于常规颜色图案（10 张用于列序列，10 张用于行序列），以及 20 张用于颜色反转图案，其中反转图案的图像结构与原始图像相同，但颜色反转。这提供了一种有效的方法，可以在解码步骤中轻松确定每个像素在被照亮时（最高值）和未被照亮时（最低值）的强度值。
随后，为了识别阴影区域（投影仪光线未照亮像素且因此没有编码信息的区域），3DUNDERWORLD 算法从每个相机的白色和黑色图像开始，为两个相机视图计算阴影蒙版。因此，需要用两个相机投影和捕获另外两张图像。
// 生成用于阴影蒙版计算所需的所有白色和黑色图像
Mat white;
Mat black;
graycode->getImagesForShadowMasks( black, white );
pattern.push_back( white );
pattern.push_back( black );
因此，最终的投影序列如下：首先是列序列及其反转序列，然后是行序列及其反转序列，最后是白色和黑色图像。
一旦生成了图案图像，就必须使用全屏选项进行投影：图像必须填充所有投影区域，否则将无法充分利用投影仪的全分辨率，而 3DUNDERWORLD 实现正是基于这一条件。
// 在第二个显示器（投影仪的显示器）上设置图案窗口
namedWindow( "Pattern Window", WINDOW_NORMAL );
resizeWindow( "Pattern Window", params.width, params.height );
moveWindow( "Pattern Window", params.width + 316, -20 );
setWindowProperty( "Pattern Window", WND_PROP_FULLSCREEN, WINDOW_FULLSCREEN );
此时，可以使用我们的数码相机捕获图像，使用最近包含在 OpenCV 中的 libgphoto2 库：在编译 OpenCV 时，请记住在 CMake.list 中启用 gPhoto2 选项。
// 使用 libgphoto2 打开相机 1
VideoCapture cap1( CAP_GPHOTO2 );
if( !cap1.isOpened() )
{
  // 检查相机 1 是否打开
cout << "cam1 not opened!" << endl;
help();
  return -1;
}
// 打开相机 2
VideoCapture cap2( 1 );
if( !cap2.isOpened() )
{
   // 检查相机 2 是否打开
cout << "cam2 not opened!" << endl;
help();
   return -1;
}
两个相机必须以相同的分辨率工作，并且必须禁用自动对焦选项，在所有采集过程中保持相同的对焦。投影仪可以放置在两个相机之间。
然而，在进行图案采集之前，必须对相机进行标定。一旦完成标定，相机就不应该移动，否则将需要重新标定。
在将相机和投影仪连接到计算机后，可以启动 cap_pattern 演示，并将保存图像的路径以及投影仪的宽度和高度作为参数提供，同时要注意使用与标定相同的对焦和相机设置。
此时，要用两个相机采集图像，用户可以按任意键。
// 关闭自动对焦
cap1.set( CAP_PROP_SETTINGS, 1 );
cap2.set( CAP_PROP_SETTINGS, 1 );
int i = 0;
while( i < (int) pattern.size() )
{
cout << "Waiting to save image number " << i + 1 << endl << "Press any key to acquire the photo" << endl;
imshow( "Pattern Window", pattern[i] );
  Mat frame1;
  Mat frame2;
cap1 >> frame1; // 从相机 1 获取新帧
cap2 >> frame2; // 从相机 2 获取新帧
   ...
}
如果捕获的图像质量良好（用户必须确保从两个相机都能看到投影的图案），用户可以通过按 Enter 键保存它们，否则通过按任意其他键可以重新拍摄。
// 按下回车键，保存输出
if( key == 13 )
{
ostringstream name;
name << i + 1;
save1 = imwrite( path + "pattern_cam1_im" + name.str() + ".png", frame1 );
save2 = imwrite( path + "pattern_cam2_im" + name.str() + ".png", frame2 );
  if( ( save1 ) && ( save2 ) )
  {
cout << "pattern cam1 and cam2 images number " << i + 1 << " saved" << endl << endl;
i++;
  }
  else
  {
cout << "pattern cam1 and cam2 images number " << i + 1 << " NOT saved" << endl << endl << "Retry, check the path"<< endl << endl;
  }
}
采集结束条件是，为两个相机保存了所有图案图像。然后，用户可以使用 `GrayCodePattern` 类的 `decode` 方法重建捕获场景的 3D 模型（参见下一个教程）。