3d云建模 云建模 大势智慧科技有限公司

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，3d云建模，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。

双目重建通常又称之为，立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。

根据所用的相机差异，比如zhen孔相机、鱼眼相机，实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同，又可以分为全局、本全局、局部匹配。

其过程可描述如下：利用左右相机得到的两幅矫正图像，云建模，通过一幅图在另一幅图上找匹配，然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中，也有不矫正图像，直接匹配的做法，这样做需要计算图像极线。

由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像，所以也有人称为静态立体视觉。

在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型，另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟，在线三维建模，现有若干软件支持，比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等，它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程，三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。

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