说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向，物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络（cnn）的兴起。在此之前，计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时，对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来，图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的，对于自动驾驶、vr、ar等应用领域应用来讲，云建模软件，三维重建是核1心技术，在线云建模，并且实时三维重建是必然趋势，因为我们生活在三维空间里，必须将虚拟恢复到三维，我们才可以和环境进行交互。
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，3d云建模，不能满足需求。
主动式三维重建技术之三角测距法
三角测距法是一种非接触式的测距方法，以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线，光遇到物体后发生反射并被ccd（charge-coupled device，云建模，电荷耦合元件）图像传感器所检测。随着目标物体的移动，此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系，便能计算出发射qi到物体之间的距离。三角测距法在测量、地形勘探等领域中应用广泛。
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