利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,重建的三维环境用途很广泛,
比如检测识别目标,作为---学习的输入,视觉slam。
目前,比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建:
通常是重建一些图像特征点的---,这个在基于特征的视觉slam里比较常见,得到的特征点的---可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,比如检测,避障,不能满足需求。
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,实景三维,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。
常见的三维重建表达方式
---图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离,单位为 mm。
体素是三维空间中的一个有大小的点,一个小方块,相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息,包括三维坐标x,y,z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实原子化,通过---的点云数据可以还原现实。万物皆点云,获取方式可通过三维激光扫描等。
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