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,云建模,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,三维云建模,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。
双目视觉和多目视觉理论上可准确的恢复深度信息,但实际中,受拍摄条件的影响,云建模系统,精度无法得到***。单目视觉只使用单一摄像机作为采集设备,具有低成本、易部署等优点,但其存在固有的问题:单张图像可能对应无数真实物理世界场景(病态),故使用单目视觉方法从图像中估计深度进而实现三维重建的难度较大。
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。
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过***步粗配准,得到了变换估计值。将此值作为初始值,3d建模云计算,在经过不断收敛与迭代的精细配准后,达到更加准确的效果。以***的ICP算法为例,该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离,***这些点和目标点云的zui近点相互对应,同时构造残差平方和的目标函数。