手把手教你实现条纹结构光三维重建（1）—

手把手教你实现条纹结构光三维重建（1）——多频条纹生成

关于条纹结构光三维重建的多频相移、格雷码、格雷码+相移、互补格雷码等等编码方法，我们在大多数平台上，包括现在使用语言大模型提问，都可以搜到相关的理论，本人重点是想教会你怎么快速用代码实现。

首先说下硬件要求，条纹最终是要烧录到投影仪里，由投影仪打出来，所以需要根据投影的分辨率设计条纹。比如我接下来代码中写到的基于TI 3010 的分辨率，其为1280*720，如果是4710，则是1920*1080，如果是2010，那么就是854*480了，那当然TI还有一款.45，我们也叫做4500，其分辨率是912*1140，根据自己的投影自行设置就好了。

直接附上代码如下（已经包含大多数注释），理论上配置好opencv就可以使用：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"#define PROJECTOR_WIDTH    1280          //这里定义的是投影仪的分辨率
#define PROJECTOR_HEIGHT   720
#define PI 3.1415926void generate_freqs(std::vector <float> &freq_array,int length,int min_T)
{freq_array[4] = (double)length / min_T;     //我们需要生成五个频率，第五个频率为[投影宽度/周期]double x = sqrtf(sqrtf(freq_array[4]));    //第二个频率定义为第五个频率的开四次根号freq_array[3] = x * x * x; //第四个频率  freq_array[2] = x * x;     //第三个频率freq_array[1] = x;         //第二个频率freq_array[0] = 1;         //第一个频率
}void calc_phaseVal(float D, float A, float S, float F, int lens, cv::Mat econde_data)
{double W = 2 * PI * F / (double)(lens);for (int x = 0; x < lens; x++){econde_data.data[x] = (uchar)(D + A * cos((x)*W + S) + 0.5);}
}void generate_pattern()
{std::vector<float> h_freq_array, v_freq_array;v_freq_array.resize(5);generate_freqs(v_freq_array, PROJECTOR_HEIGHT, 10);        //图像垂直方向——横条纹频率h_freq_array.resize(5);generate_freqs(h_freq_array, PROJECTOR_WIDTH, 10);         //图像水平方向——竖条纹频率cv::Mat econde_H(1, PROJECTOR_WIDTH, CV_8UC1, cv::Scalar(255));   //图像水平方向编码，生成一个行，其他行一样cv::Mat econde_V(PROJECTOR_HEIGHT,1, CV_8UC1, cv::Scalar(255));    //图像垂直方向编码，生成一个列，其他列一样int m_light = 250;        //图像亮度的最大值float A = (m_light) / 2;float D = (m_light) / 2;char fileNameBmp[60];float phase_shift[4] = { 0.0, PI / 2, PI, 3 * PI / 2 };for (int index = 0; index < 20; index++)   //生成竖条纹（图像水平方向）{sprintf_s(fileNameBmp, ".//pattern_H//imagecode_H%d.bmp", index + 1);int phase = index % 4;int freq = index / 4;calc_phaseVal(D, A, -phase_shift[phase], h_freq_array[freq],PROJECTOR_WIDTH, econde_H);cv::Mat econde_show(PROJECTOR_HEIGHT, PROJECTOR_WIDTH, CV_8UC1, cv::Scalar(255));for (int y = 1; y < PROJECTOR_HEIGHT; y++){memcpy(&econde_show.data[y * PROJECTOR_WIDTH], econde_H.data, PROJECTOR_WIDTH * sizeof(uchar));}/*imshow("Econde", Econde_show);cvWaitKey(0);*/imwrite(fileNameBmp, econde_H);}for (int index = 0; index < 20; index++)   //生成横条纹（图像垂直方向）{sprintf_s(fileNameBmp, ".//pattern_V//imagecode_V%d.bmp", index + 1);int phase = index % 4;int freq = index / 4;calc_phaseVal(D, A, -phase_shift[phase], v_freq_array[freq], PROJECTOR_HEIGHT, econde_V);cv::Mat econde_show(PROJECTOR_HEIGHT, PROJECTOR_WIDTH, CV_8UC1, cv::Scalar(255));for (int y = 0; y < PROJECTOR_WIDTH; y++)econde_V.copyTo(econde_show.col(y));/*imshow("Econde", econde_show);cvWaitKey(0);*/imwrite(fileNameBmp, econde_V);}//最后生成一张白色的图，用于投影纯色光cv::Mat econde_white(1, PROJECTOR_WIDTH, CV_8UC1, cv::Scalar(255));imwrite(".//pattern_H//white.bmp",econde_white);
}int main()
{generate_pattern();return 0;
}

这时候我们可以用imshow显示，看到不同频率不同相位的条纹图