企业视频展播，请点击播放视频作者：武汉大势智慧科技有限公司利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题，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，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，不能满足需求。表面生成的目的是为了构造物体的可视等值面，常用体素级方法直接处理原始灰度体数据。Lorensen提出了经典体素级重建算法：MC（MarchingCube，移动立方体）法。移动立方体法首先将数据场中八个位置相邻的数据分别存放在一个四面体体元的八个顶点处。对于一个边界体素上一条棱边的两个端点而言，当其值一个大于给定的常数T，另一个小于T时，则这条棱边上一定有等值面的一个顶点。然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。合并所有立方体的等值面便可生成完整的三维表面。深度图像的获取景物的深度图像由Kinect在Windows平台下拍摄获取，同时可以获取其对应的彩色的图像。为了获取足够多的图像，实景三维集群建模，需要变换不同的角度来拍摄同一景物，以保证包含景物的全部信息。具体方案既可以是固定Kinect传感器来拍摄旋转平台上的物体；也可以是旋转Kinect传感器来拍摄固定的物体。在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程.由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识.而多视图的三维重建(类似人的双目***)相对比较容易，其方法是先对摄像机进行标定，即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。实景三维集群建模-大势智慧(在线咨询)由武汉大势智慧科技有限公司提供。武汉大势智慧科技有限公司位于湖北省武汉市江夏区光谷大道77号***港B2栋4层。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前大势智慧在信息技术项目合作中享有良好的声誉。大势智慧取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。大势智慧全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。)