大勢(shì)智慧是一家-于真實(shí)三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的-企業(yè),公司在城市-三維建模、模型應(yīng)用及語(yǔ)義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有-的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
pcl部分常用的算法模塊:
libpcl i/o:完成數(shù)據(jù)的輸入、輸出過程,如點(diǎn)云數(shù)據(jù)的讀寫;
libpcl filters:完成數(shù)據(jù)采樣、特征提取、參數(shù)擬合等過程;
libpcl register:完成-圖像的配準(zhǔn)過程,例如迭代zui近點(diǎn)算法;
libpcl surface:完成三維模型的表面生成過程,三維重建軟件,包括三角網(wǎng)格化、表面平滑等。
說三維重建首先要從計(jì)算機(jī)視覺講起。計(jì)算機(jī)視覺包含兩個(gè)基本方向,武漢三維重建,物體識(shí)別和三維重建。圖像識(shí)別的突破性進(jìn)展源自于2012年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)的興起。在此之前,計(jì)算機(jī)視覺的-研究方向是三維重建。因?yàn)樵诋?dāng)時(shí),對(duì)于圖像的特征提取主要是通過三維重建的方法來定義和實(shí)現(xiàn)的。自2012年以來,三維重建服務(wù),圖像的特征便逐漸由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動(dòng)學(xué)習(xí)。
三維重建的應(yīng)用是很廣泛的,三維重建價(jià)格,對(duì)于自動(dòng)駕駛、vr、ar等應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用來講,三維重建是-,并且實(shí)時(shí)三維重建是必然趨勢(shì),因?yàn)槲覀兩钤谌S空間里,必須將虛擬恢復(fù)到三維,我們才可以和環(huán)境進(jìn)行交互。
大勢(shì)智慧是一家-于真實(shí)三維數(shù)字化重建及三維數(shù)據(jù)服務(wù)的-企業(yè),公司在城市-三維建模、模型應(yīng)用及語(yǔ)義化理解和文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)領(lǐng)域具有-的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
立體視覺法(multi-view stereo,mvs)是另外一種常用的三維重建方法。主要包括直接利用測(cè)距器獲取程距信息、通過一幅圖像推測(cè)三維信息和利用不同視點(diǎn)上的兩幅或多幅圖像恢復(fù)三維信息等三種方式。通過模擬人類視覺系統(tǒng),基于視差原理獲取圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的位置偏差,恢復(fù)出三維信息。
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