





SLAM和三维重建有什么区别?
SLAM:同步***与地图构建;定谁的位?相机的位,相机在机器人身上,就是定机器人的位。建谁的地图?相机经过地方的地图。二者结合,才能确定机器人在某个地图中的具体位置,和这个场景(地图)下的连续运动轨迹。
三维重建(SFM):从运动***结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。
三维深度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从不同角度采集的深度图像。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。
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。
ToF相机容易受到环境因素的影响,实景三维建模,如混合像素、外界光源等,导致景物深度不准确;系统误差与随机误差对测量结果的影响很大,实景建模技术,需要进行后期数据处理,主要体现在场景像素点的位置重合上。
常见的三维重建表达方式
三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、***,当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。
三角网格需要存储三类信息:
顶点:每个三角形都有三个顶点,各顶点都有可能和其他三角形共享。.
边:连接两个顶点的边,每个三角形有三条边。
面:每个三角形对应一个面,我们可以用顶点或边列表表示面。

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