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- 发布时间
- 2021-07-01 17:43:54
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,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。
利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,三维云建模,重建的三维环境用途很广泛,
比如检测识别目标,作为深度学习的输入,视觉SLAM。
目前,比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建:
通常是重建一些图像特征点的深度,这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见,云建模软件,得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,比如检测,避障,深圳云建模,不能满足需求。
结构光法(Structured Light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线,依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤,首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束,生成特征点;然后根据投射模式与投射光的几何图案,通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离,由此便可获取生成特征点的深度信息,实现模型重建。这种可编码的光束就是结构光,包括各种特定样式的点、线、面等图案。结构光法解决了物体表面平坦、纹理单一、灰度变化缓慢等问题。因为实现简单且精度较高,所以结构光法的应用非常广泛。