三维重建的步骤

（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。

（2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。

（3）特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。

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。

大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有***的技术优势和丰富实践经验。

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，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。

常见的三维重建表达方式

三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、***，当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。

三角网格需要存储三类信息：

顶点：每个三角形都有三个顶点，各顶点都有可能和其他三角形共享。.

边：连接两个顶点的边，每个三角形有三条边。

面：每个三角形对应一个面，我们可以用顶点或边列表表示面。

这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言，具有不受基线长度限制、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先，ToF相机的分辨率非常低。其次，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，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。