三維重建價格信息推薦「大勢智慧」

大勢智慧是一家專注于真實世界三維數字化重建及三維數據服務的高新技術企業，公司在城市高精度三維建模、模型應用及語義化理解和文化遺產數字化保護領域具有先進的技術優勢和豐富實踐經驗。

PCL部分常用的算法模塊：

libpcl I/O：完成數據的輸入、輸出過程，如點云數據的讀寫；

libpcl filters：完成數據采樣、特征提取、參數擬合等過程；

libpcl register：完成深度圖像的配準過程，例如迭代zui近點算法；

libpcl surface：完成三維模型的表面生成過程，包括三角網格化、表面平滑等。

精細配準是一種更深層次的配準方法。經過前一步粗配準，得到了變換估計值。將此值作為初始值，在經過不斷收斂與迭代的精細配準后，達到更加準確的效果。以經典的ICP算法為例，該算法首先計算初始點云上所有點與目標點云的距離，保證這些點和目標點云的zui近點相互對應，同時構造殘差平方和的目標函數。ICP算法能夠獲得精正確無誤的配準結果，對自由形態曲面配準問題具有重要意義。另外還有如SAA（Simulate Anneal Arithmetic，模擬退火）算法、GA（Genetic Algorithm，遺傳）算法等也有各自的特點與使用范疇。

表面生成的目的是為了構造物體的可視等值面，常用體素級方法直接處理原始灰度體數據。Lorensen提出了經典體素級重建算法：MC（Marching Cube，移動立方體）法。移動立方體法首先將數據場中八個位置相鄰的數據分別存放在一個四面體體元的八個頂點處。對于一個邊界體素上一條棱邊的兩個端點而言，當其值一個大于給定的常數T，另一個小于T時，則這條棱邊上一定有等值面的一個頂點。然后計算該體元中十二條棱和等值面的交點，并構造體元中的三角面片，所有的三角面片把體元分成了等值面內與等值面外兩塊區域。連接此數據場中的所有體元的三角面片，構成等值面。合并所有立方體的等值面便可生成完整的三維表面。

雙目重建通常又稱之為，立體匹配、雙目匹配、雙目立體視覺、靜態匹配等。

根據所用的相機差異，比如zhen孔相機、魚眼相機，實現略有差別。根據重建時匹配方式的不同，又可以分為全局、本全局、局部匹配。

其過程可描述如下：利用左右相機得到的兩幅矯正圖像，通過一幅圖在另一幅圖上找匹配，然后根據三角測量原理恢復出環境三維信息。在魚眼相機的匹配中，也有不矯正圖像，直接匹配的做法，這樣做需要計算圖像極線。  

由于整個匹配的過程只需一個時刻的左右圖像，所以也有人稱為靜態立體視覺。