常见的三维重建表达方式有哪些？
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：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）。
常见的三维重建表达方式具体情况如下：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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