三维重建服务

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全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果,三维重建服务,按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准(Sequential Registration)和同步配准(Simultaneous Registration)。

配准过程中,三维重建,匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中,达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是,虽然全局配准可以减小误差,但是其消耗了较大的内存存储空间,大幅度提升了算法的时间复杂度。






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三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号,分为两类:基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。

主动视觉三维重建方法:主要包括结构光法和激光扫描法。

被动视觉三维重建方法:被动视觉只使用摄像机采集三维场景得到其投影的二维图像,三维重建多少钱,根据图像的纹理分布等信息恢复深度信息,进而实现三维重建。



PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和gao效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,三维重建软件,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。

PCL是一个模块化的C++模板库,其基于以下第三方库:Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。




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