三維重建軟件-大勢智慧

pcl框架包括很多-的算法和典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如濾波、分割、配準(zhǔn)、識別、追zong、可視化、模型擬合、表面重建等諸多功能。在算法方面，pcl是一套包括數(shù)據(jù)濾波、點(diǎn)云配準(zhǔn)、表面生成、圖像分割和定位搜索等一系列處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)的算法。例如pcl中實(shí)現(xiàn)管道運(yùn)算的接口流程：

創(chuàng)建處理對象，例如濾波、特征估計(jì)、圖像分割等；

通過setinputcloud輸入初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)入處理模塊；

設(shè)置算法相關(guān)參數(shù)；

調(diào)用不同功能的函數(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)算，并輸出結(jié)果。

說三維重建首先要從計(jì)算機(jī)視覺講起。計(jì)算機(jī)視覺包含兩個(gè)基本方向，物體識別和三維重建。圖像識別的突破性進(jìn)展源自于2012年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）的興起。在此之前，計(jì)算機(jī)視覺的核1心研究方向是三維重建。因?yàn)樵诋?dāng)時(shí)，對于圖像的特征提取主要是通過三維重建的方法來定義和實(shí)現(xiàn)的。自2012年以來，三維重建軟件，圖像的特征便逐漸由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動學(xué)習(xí)。

三維重建的應(yīng)用是很廣泛的，對于自動駕駛、vr、ar等應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用來講，三維重建是核1心技術(shù)，并且實(shí)時(shí)三維重建是必然趨勢，因?yàn)槲覀兩�活在三維空間里，必須將虛擬恢復(fù)到三維，我們才可以和環(huán)境進(jìn)行交互。