实景三维集群建模-大势智慧
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对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像,各帧之间包含一定的公共部分。为了利用深度图像进行三维重建,需要对图像进行分析,求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准,把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵,同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度,也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为:粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。粗糙配准研究的是多帧从不同角度采集的深度图像。首先提取两帧图像之间的特征点,这种特征点可以是直线、拐点、曲线曲率等显式特征,也可以是自定义的符号、旋转图形、轴心等类型的特征。随后根据特征方程实现初步的配准。粗糙配准后的点云和目标点云将处于同一尺度(像素采样间隔)与参考坐标系内,通过自动记录坐标,得到粗匹配初始值。说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积***网络(CNN)的兴起。在此之前,计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,实景三维集群建模,图像的特征便逐渐由***网络来自动学习。三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲,三维重建是核1心技术,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,必须将虚拟世界***到三维,我们才可以和环境进行交互。实景三维集群建模-大势智慧由武汉大势智慧科技有限公司提供。“实景三维重建软硬件产品及技术服务”选择武汉大势智慧科技有限公司,公司位于:湖北省武汉市江夏区光谷大道77号***港B2栋4层,多年来,大势智慧坚持为客户提供好的服务,联系人:吴先生。欢迎广大新老客户来电,来函,亲临指导,洽谈业务。大势智慧期待成为您的长期合作伙伴!)
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