说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向，物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络（cnn）的兴起。在此之前，计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时，对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来，图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的，云建模，对于自动驾驶、vr、ar等应用领域应用来讲，三维重建是核1心技术，并且实时三维重建是必然趋势，因为我们生活在三维空间里，必须将虚拟恢复到三维，我们才可以和环境进行交互。
大势智慧是一家---于真实三维数字化重建及三维数据服务的---企业，公司在城市---三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有---的技术优势和丰富实践经验。
三维重建是科研的---问题，也是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等领域中的共性科学问题与核1心技术。 基于图像的三位重建融合了计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等多门学科的知识，是一套非常复杂的工程系统，涉及知识点多且杂，初学者不仅要具备深厚的数学功底，同时也需要熟练的c﹨c++编程能力，云建模系统，相较于其他视觉领域，云建模软件，三维重建的入门门槛要高很多。
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精细配准是一种更深层次的配准方法。经过---步粗配准，云建模服务，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到准确的效果。以---的icp算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，---这些点和目标点云的zui近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。
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