主动式重建大尺度室内场景的方法

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本文探讨了在计算机视觉和计算机图形学中,如何利用深度相机或激光扫描仪进行大尺度室内场景的主动式重建。通过环境建模、位姿估计和场景重建三个步骤,结合ICP算法和Open3D库,实现三维模型创建。提供的代码片段为实际操作提供了参考。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在计算机视觉和计算机图形学领域,主动式重建是一种通过结合传感器数据和算法来实时重建场景的技术。本文将介绍一种面向大尺度室内场景的主动式重建方法,并提供相应的源代码。

  1. 环境建模

首先,我们需要对室内场景进行环境建模。为此,我们可以使用深度相机(如Microsoft Kinect)或激光扫描仪来获取场景的三维点云数据。对于大尺度场景,我们可以将场景划分为多个较小的区域进行建模,以便更好地处理复杂性和计算效率。

以下是一个示例代码片段,演示如何使用Python和Open3D库从深度相机获取点云数据:

import open3d as o3d

# 连接深度相机
device = o3d.io.AzureKinectSensorConfig()

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