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常见的三维重建表达方式

深度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，云建模，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，云建模服务，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。

在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生***为控制下的物体三维几何模型，另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟，现有若干软件支持，在线云建模，比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等，它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程，三维重建是指利用二维投影***物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。

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***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，云建模软件，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***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，三维重建是核1心技术，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，必须将虚拟世界***到三维，我们才可以和环境进行交互。