常见的三维重建表达方式
三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用，用来模拟复杂物体的表面，云建模，如建筑、车辆、人体，当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。
三角网格需要存储三类信息：
顶点：每个三角形都有三个顶点，各顶点都有可能和其他三角形共享。.
边：连接两个顶点的边，每个三角形有三条边。
面：每个三角形对应一个面，3d建模云计算，我们可以用顶点或边列表表示面。
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，云建模系统，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，在线三维建模，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。
全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或---的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准（sequential registration）和同步配准（simultaneous registration）。
配准过程中，匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中，达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是，虽然全局配准可以减小误差，但是其消耗了较大的内存存储空间，大幅度提升了算法的时间复杂度。
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