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三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。


利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,重建的三维环境用途很广泛,

比如检测识别目标,作为深度学习的输入,云建模,视觉SLAM。

目前,比较流行的是单、双目的重建。

稀疏重建:

通常是重建一些图像特征点的深度,3d云建模,这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见,得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,比如检测,避障,不能满足需求。




点云数据通常出现在逆向工程中,是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录,在线三维建模,这些点既可以是三维坐标,也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存,这种格式的点云数据可操作性较强,同时能够提高点云配准融合的速度。







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