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    2023-6-9

吴先生
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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,实景建模技术,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,3d实景建模,并输出结果。











经过配准后的---信息仍为空间中散乱无序的点云数据,仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理,实景建模,以获得精细的重建模型。以kinect传感器的初始位置为---构造体积网格,网格把点云空间分割成很多的细小立方体,这种立方体叫做体素(voxel)。通过为所有体素赋予sdf(signed distance field,有效距离场)值,来隐式的模拟表面。







被动式三维重建技术,被动式一般利用周围环境如自然光的反射,使用相机获取图像,然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。






纹理恢复形状法

纹理法的基本理论为:作为图像视野中不断重复的视觉基元,纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时,其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长,投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形,进而根据变形后的纹理元,逆向计算出---数据。sft对物体表面纹理信息的要求严苛,需要了解成像投影中纹理元的畸变信息,应用范围较窄,只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。






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