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，三维重建技术，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。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。阴影***形状法SFS(ShapeFromShading，从阴影***形状)法也是一种较为常用的方法。图像的阴影边界包含了图像的轮廓特***息，因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的深度信息，并以反射光照模型进行三维重建。阴影***形状法的应用范围比较广泛，可以***除镜面外的各种物体的三维模型。缺点体现在过程多为数学计算、重建结果不够精细，另外不能忽视的是，SFS法需要准确的光源参数，包括位置与方向信息。这就导致其无法应用于诸如露天场景等具有复杂光线的情形中。三维重建技术-大势智慧欢迎咨询(图)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实力不俗，信誉可靠，在湖北武汉的信息技术项目合作等行业积累了大批忠诚的客户。大势智慧带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！)