实景三维-大势智慧-三维数据服务

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    2023-5-28

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三维---信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧---同角度采集的---图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,实景三维,得到粗匹配初始值。









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,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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