莫尔条纹在生活中比较常见,如两层薄薄的丝绸重叠在一起,即可以看到不规则的莫尔(Morie)条纹。基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来,以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带,即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移,此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的深度信息,再通过逆向的解调函数,实现深度信息的恢复。这种方法具有精度高、实时性强的优点,但是其对光照较为敏感,三维重建软件,*干扰能力弱。
说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积*网络(CNN)的兴起。在此之前,计算机视觉的核心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,图像的特征便逐渐由*网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、VR、AR等应用领域应用来讲,三维重建是核心技术,深圳三维重建,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,三维重建价格,必须将虚拟世界恢复到三维,我们才可以和环境进行交互。
PCL框架包括很多*的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面,PCL是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如PCL中实现管道运算的接口流程:
①创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;
②通过setInputCloud输入初始点云数据,进入处理模块;
③设置算法相关参数;
④调用不同功能的函数实现运算,并输出结果。