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- 发布时间
- 2023-04-23 12:58:46
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C 编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和gao效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。
PCL是一个模块化的C 模板库,三维重建软件,其基于以下第三方库:Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。
三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。
双目立体视觉重建,在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法,也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大,而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一,立体视觉法也其弊端。例如,立体视觉需要假设空间的平面是正平面,而实际情况却与此相差甚远。除此之外,匹配还存在歧义性:对于一幅图像上的某些特征点,另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点,显得较为棘手。除此之外,对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题,也极大的影响了立体视觉的深层次应用。