全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果,按照一定的顺序或---的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准(sequential registration)和同步配准(simultaneous registration)。
配准过程中,匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中,达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是,虽然全局配准可以减小误差,但是其消耗了较大的内存存储空间,大幅度提升了算法的时间复杂度。
libpcl filters:如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;
libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率,pfh和fpfh特征,旋转图像、积分图像,narf描述子,rift,相对标准偏差,数据强度的筛选等等;
libpcl i/o:实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(pcd)的读写;
libpcl segmentation:实现聚类提取,如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等等;
libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等;
libpcl register:实现点云配准方法,实景三维,如icp等;
libpclkeypoints:实现不同的关键点的提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符;
libpcl range :实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
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。
双目视觉和多目视觉理论上可准确的恢复---信息,但实际中,受拍摄条件的影响,精度无法得到---。单目视觉只使用单一---机作为采集设备,具有低成本、易部署等优点,但其存在固有的问题:单张图像可能对应---真实物理场景(病态),故使用单目视觉方法从图像中估计---进而实现三维重建的难度较大。
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