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，实景三维，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。
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。
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，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。
立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰，比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及---机机特性等诸多变化因素。
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