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经过配准后的深度信息仍为空间中散乱无序的点云数据，仅能展现景物的部分信息。因此必须对点云数据进行融合处理，以获得更加精细的重建模型。以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格，网格把点云空间分割成很多的细小立方体，这种立方体叫做体素(Voxel)。通过为所有体素赋予SDF（SignedDistanceField，有效距离场）值，来隐式的模拟表面。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。ToF相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物深度不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，实景三维，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。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。大势智慧科技有限公司(多图)-实景三维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在信息技术项目合作这一领域倾注了诸多的热忱和热情，大势智慧一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创辉煌。相关业务欢迎垂询，联系人：吴先生。)