三维---信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧---同角度采集的---图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,得到粗匹配初始值。
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,实景三维,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。
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。
---图像的获取
景物的---图像由kinect在windows平台下拍摄获取,同时可以获取其对应的彩色的图像。为了获取足够多的图像,需要变换不同的角度来拍摄同一景物,以---包含景物的全部信息。具体方案既可以是固定kinect传感器来拍摄旋转平台上的物体;也可以是旋转kinect传感器来拍摄固定的物体。
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