【三维点云】2-三维点云表征

文章目录 内容概要 1 三维数据的获取方式及原理 1.1 被动测量 单目立体视觉 双目立体视觉 多目立体视觉 1.2 主动测量 结构光3D成像 TOF 3D成像 脉冲法 TOF 相位法 2 三维数据的获取原理 RGBD 立体视觉测量法 相机成像模型 小孔成像模型（相机成像模型的理想情况） 单目立体视觉 聚焦法 离焦法 单目棱镜法（变向实现多目） 双目立体视觉 理想情况 非理想情况 案例 如何评价双目视觉？ 主动双目视觉 结构光3D成像法 点结构光 线结构光 面结构光 如何设计结构光的结构？ 直接编码 时分复用 空分复用 多目立体视觉 3 三维信息的表征形式 点云 PointCloud 参数化曲线曲面 Parametric Surface 参数化曲线 常用参数化曲线 贝塞尔曲线（应用：样条线） 参数化曲面 参数化曲面表示 优点 缺点 常见的参数化曲面 曲线扫描得到曲面 贝塞尔曲面 隐式曲线曲面 Implicit Surface 隐式曲面表示 优点 缺点 常见隐式曲面 细分曲面 Subdivision Surface 多边形面元 Mesh 常见多边形面元 多边形面元（多边形剖分） 数学表征 性质 三角面元（三角剖分） 数学表征 优点 如何将点云转换为面元？ delaunay 三角剖分准则 bowyer-watson 算法 体素 优点 缺点 4 深度学习中的三维表征 4.1 点云研究中的三维表征 4.2 自动驾驶研究中的三维表征 5 点云的基本特征和描述 点云基本特征 点云基本特征描述 法向量 邻域 如何表述点云邻域？ - 协方差矩阵的特征基 为什么协方差矩阵的特征向量是投影方差最大的方向？ 证明一：拉格朗日乘数法 证明二：瑞利熵 不同特征值大小的描述 文章目录 内容概要 1 三维数据的获取方式及原理 1.1 被动测量 单目立体视觉 双目立体视觉 多