三维重建作为环境感知的关键技术之一，其应用范围十分广泛，如，可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、安防监控和重点人群监护等等。那么，常见的三维重建表达方式有哪些？接下来就让小编来为大家简单介绍一下：0 |0 ?; w6 \ g
: ^: h; q- R, ^6 n8 K4 ]3 t e: D/ v. e7 p5 l9 ~2 J
常规的3D shape representation有以下四种：即，深度图（depth）、点云（point cloud）、体素（voxel）、网格（mesh）。
$ c# F. Y$ \1 A) Q! p2 e" G$ v$ M" K$ y. J x J
2 E0 t. {9 k$ m; X 常见的三维重建表达方式具体情况如下：
% e k) t7 v0 G# _9 e% d+ O; h. `% }+ R3 }1 A9 x
! @; J. P9 `) b4 m, e' A 1、深度图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。
4 ^2 r% s- P, @) I
6 r9 E" F) P+ M8 G, |7 @
$ t$ n% E/ Q7 g- h. ^ 2、像素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间中的像素。
! a: J6 z+ @! w! P# x
+ l- w$ K& k4 f, \7 O6 q9 P1 s, H, o7 S% L ^" \
3、点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。: c. J: Q' d* X( e |7 ^/ F
4 H% G. W' ? Y3 U# ]: q
5 G% |/ }0 |; M4 b) e 4、网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、人体，当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。
3 n- D( q9 ^, ]
% c) t0 f/ }0 d8 a8 g, W& O' s3 ?! ]5 ]- x- b" w" e" M
凭借在三维重建领域的持续深耕，如视现已为商业零售、工业设施、文博会展、公共事务、家居家装等多个行业的数字化转型提供了助力，持续释放传统行业数字化应用的潜能。
8 k; x# S+ y9 O) _& f
# Q1 r% s1 } c; G
( T! W, p) m' g$ o% b 通过上文的简单介绍，小编相信大家对于常见的三维重建表达方式都有一些了解了。据了解，在三维重建过程中，如视的数字空间采集可实现多传感器融合，一次采集即可支持多场景衍生应用。若用户对此感兴趣，可以直接通过如视官网来进一步咨询了解。! p! o4 B% p) h7 G' P. G
- N2 A7 D7 C9 l' v/ `" q. { |
