实景三维-大势智慧(商家)

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。

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---学习的输入，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---，这个在基于特征的视觉slam里比较常见，得到的特征点的---可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用，实景三维，比如检测，避障，不能满足需求。