





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,三维重建服务,进而实现三维重建。
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。
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