O Stereo Z-Scan é um projeto para reconstrução 3D de alta resolução utilizando sistemas de câmeras estéreo. Ele oferece ferramentas para captura, processamento e análise de imagens estéreo, permitindo a geração de modelos 3D detalhados a partir de pares de imagens 2D. O processamento é acelerado por GPU (CUDA), tornando o fluxo eficiente mesmo para grandes volumes de dados.
- Captura de Imagens Estéreo: Integração com sistemas de câmeras estéreo para aquisição sincronizada de imagens.
- Reconstrução 3D: Algoritmos para estimação de profundidade e geração de nuvens de pontos 3D.
- Visualização: Ferramentas para visualização e análise dos resultados em 3D.
- Aceleração CUDA: Uso de GPU para acelerar etapas críticas do processamento.
- Filtros Espaciais e Temporais: Métodos para correlação espaço-temporal e filtragem de pontos esparsos.
- Sistema de câmeras estéreo (ex: Spinnaker)
- GPU compatível com CUDA (recomendado)
- Python 3.x
- OpenCV 4.x
- Spinnaker SDK for Python
- Cupy (para aceleração CUDA)
- Matplotlib, NumPy, SciPy
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/Projeto-Voris/stereo_zscan.git cd stereo_zscan
2. Instale dependências
```bash
pip install -r requirements.txt
- Ajuste os arquivos de configuração em
cfg/conforme seu sistema de câmeras e parâmetros de calibração. - Execute o script principal para processar as imagens e gerar a reconstrução 3D:
python main_spatial.py- Os resultados (nuvens de pontos, mapas de profundidade, etc.) serão salvos na pasta de saída definida no script.
- main_spatial.py: Pipeline principal para reconstrução 3D.
- include/SpatialCorrelation.py: Algoritmos de correlação espacial e temporal.
- extras/: Scripts auxiliares para visualização, depuração e pré-processamento.
- cfg/: Arquivos de configuração de calibração e parâmetros do sistema.