大势智慧欢迎来电-三维集群建模

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    2023-3-5

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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对---机进行标定, 即计算出---机的图象坐标系与坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。常规的3d shape representation有以下四种:---图(depth)、点云(point cloud)、体素(voxel)、网格(mesh)。



常见的三维重建表达方式

---图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离,单位为 mm。

体素是三维空间中的一个有大小的点,一个小方块,相当于是三维空间种的像素。

点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息,包括三维坐标x,三维集群建模,y,z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实原子化,通过---的点云数据可以还原现实。万物皆点云,获取方式可通过三维激光扫描等。








表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面,常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。lorensen提出了---体素级重建算法:mc(marching cube,移动立方体)法。移动立方体法首先将数据场中八个位置相邻的数据分别存放在一个四面体体元的八个顶点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言,当其值一个大于给定的常数t,另一个小于t时,则这条棱边上一定有等值面的一个顶点。然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点,并构造体元中的三角面片,所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。连接此数据场中的所有体元的三角面片,构成等值面。合并所有立方体的等值面便可生成完整的三维表面。








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