实景三维-大势智慧科技有限公司

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    2023-6-3

吴先生
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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。









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,实景三维,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。





三维重建作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别,但识别只是计算机视觉的一部分。真正---的计算机视觉要---识别,感知三维环境。我们活在三维空间里,要做到交互和感知,就必须将恢复到三维。所以,在识别的基础上,计算机视觉下一步必须走向三维重建。



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,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,我们可以用顶点或边列表表示面。








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