实景三维-大势智慧欢迎来电

大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市高精度三维建模、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。

三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号，分为两类：基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。

主动视觉三维重建方法：主要包括结构光法和激光扫描法。

被动视觉三维重建方法：被动视觉只使用摄像机采集三维场景得到其投影的二维图像，根据图像的纹理分布等信息***深度信息，进而实现三维重建。

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***小二乘法平滑等；

libpcl register：实现点云配准方法，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。

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，实景三维，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***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。