pcl框架包括很多---的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面,pcl是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如pcl中实现管道运算的接口流程:
创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;
通过setinputcloud输入初始点云数据,进入处理模块;
设置算法相关参数;
调用不同功能的函数实现运算,并输出结果。
在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易,实景三维, 其方法是先对---机进行标定, 即计算出---机的图象坐标系与坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。
tof相机容易受到环境因素的影响,如混合像素、外界光源等,导致景物---不准确;系统误差与随机误差对测量结果的影响很大,需要进行后期数据处理,主要体现在场景像素点的位置重合上。
三维重建技术通过---数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如---保护、---、建筑设计、---医学等研究起到辅助的作用。三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的---信息。在景物---信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。
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