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    2023-5-29

吴先生
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libpcl filters:如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;

libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率,pfh和fpfh特征,旋转图像、积分图像,narf描述子,rift,相对标准偏差,数据强度的筛选等等;

libpcl i/o:实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(pcd)的读写;


libpcl segmentation:实现聚类提取,如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等等;

libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等;

libpcl register:实现点云配准方法,如icp等;

libpclkeypoints:实现不同的关键点的提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符;

libpcl range :实现支持不同点云数据集生成的范围图像。







双目重建通常又称之为,立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。

根据所用的相机差异,比如zhen孔相机、鱼眼相机,实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同,又可以分为全局、本全局、局部匹配。

其过程可描述如下:利用左右相机得到的两幅矫正图像,实景三维,通过一幅图在另一幅图上找匹配,然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中,也有不矫正图像,直接匹配的做法,这样做需要计算图像极线。

由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像,所以也有人称为静态立体视觉。







双目立体视觉重建,在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法,也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大,而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一,立体视觉法也其弊端。例如,立体视觉需要假设空间的平面是正平面,而实际情况却与此相差甚远。除此之外,匹配还存在歧义性:对于一幅图像上的某些特征点,另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点,显得较为棘手。除此之外,对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题,也---的影响了立体视觉的深层次应用。









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