PCL三维重建笔记

最新推荐文章于 2025-04-30 08:41:01 发布
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#PCL #Kinect2.0 #三维重建 #点云

本文详细介绍了基于Kinect和PCL的三维重建技术，包括KinectFusion实时重建、Kinect点云融合以及多视角点云拼接。探讨了相机标定的重要性，强调了Kinect2.0的提升，并提供了点云处理与融合的步骤。通过PCL模块如可视化、滤波和配准实现点云数据的优化。此外，还分享了相关学习资源和博客链接。

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三维重建的三种方法：

  1. KinectFusion，直接获取人体的三维点云数据，但获得的点云分散而模糊

  2. Opencv、OpenNI，操作过程过于繁琐、配置环境过于复杂

  3. 利用Processing软件编程，通过导入SimpleOpenNI库，连接Kinect就可以直接获得三维模型

相机标定：

相机标定得到的内参仅仅是对相机物理特性的“近似”

传统相机标定假设相机是小孔成像模型，一般使用两种畸变来模拟镜片的物理畸变。但实际相机的物理特性很可能没办法通过上述假设来得到完全的拟合。所以需要意识到，每一次相机标定仅仅只是对物理相机模型的一次近似，再具体一点来说，每一次标定仅仅是对相机物理模型在采样空间范围内的一次近似。

文献查询：

https://www.zhihu.com/people/gai-yong-hu-wei-zhu-ce-72/activities

1. KinectFusion：

目的在于利用一台围绕物体移动的Kinect实时地三维重建。相比于简单的三维点云拼接，该项目支持GPU加速，快速便捷。另外，如果持续的对物体进行扫描，可以不断的提高重建

的精度，导出更为准确的三维数据格式文件。Kinect Fusion可以用于工业设计、3D打印机、室内设计、游戏制作、城市规划等领域。但是该项目对设备的硬件要求较高，基于GPU重建的系统要求支持DirectX 11的显卡，否则Kinect Fusion就运行不起来。

PCL模块：

可视化（visualization）、配准（registration）、关键点（keypoints）、

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第98章：PCL MarchingCubes 三维重建
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是一种经典的三维表面重建算法，用于从体素数据中提取等值面（Isosurface）。该算法基于体素网格（Voxel Grid）数据，通过分析每个体素的8个邻域点来确定是否在该位置处有表面，并通过插值计算边界上的表面点，最终生成三维网格模型。MarchingCubes 被广泛应用于医学影像、地质学和计算机图形学中。
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网格主要用于计算机图形学中，有三角、四角网格等很多种。计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的，三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、动物等，你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的三角形表示网格也叫三角剖分。它有如下几个优点：三角网格稳定性强。三角网格比较简单（主要原因），实际上三角网格是最简单的网格类型之一，可以非常方便并且快速生成，在非结构化网格中最常见。而且相对于一般多边形网格，许多操作对三角网格更容易。.........
PCL三维重建教程_点云滤波篇之剪裁(直通滤波、条件滤波) C++
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滤波无非就是把数据中的噪声（无用的干扰信息）进行过滤去除。好比在景区拍照，你永远都会拍到别的游客！自拍除外。 其实记住一句话，**滤波的核心就是调参**。前人已经为我们设计了很多算法，也有人为我们把代码写入库内。 **好人一生平安！** 我们做的仅仅是简简单单的调参。 这就好像给一个二次函数寻找零点。 $$ f(x) = x^2-2 \quad \quad $$ 我们目的就是找到使f(x)最接近0的那个值，但前提是我们都是蠢b，只会代数。 其实面对一个真实数据，以我们目前的水平，就是蠢b。
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