我們不同角度拍攝的rgb圖、深度圖和相應的pose.txt。
要建立乙個長方體包圍盒。讓所有的三維點都在這個長方體裡面。
假設z方向垂直相機。
很明顯，x,y方向上的極值就是影象的邊界。
影象的邊界點是就是四個角。
(0,0),(w,0),(0,h),(w,h)
z方向上深度範圍是0~max_depth
組合而成的邊界點就是（0，0，0），（0，0，max_depth）,(w,0,0)等的2^3=8種情況，然後把這些點用相機的內參和外參換算到世界座標系中，長方體的極點。
在長方體內部劃分網格
比如說我們現在求得的長方體的極點分別是（-1，-1，-1），（1，1，1）單位是公尺。
我們要在這個長方體內部劃分網格，就是分割出乙個個等體積的小的立方體，也就是所謂的體素。我們讓體素的邊長是0.02，也就是2厘公尺。
那麼從-1到1，我們可以劃分出100個體素，也就是說這個長方體上每個小立方體的8個頂點的座標可以用（x,y,z）來表示，其中x,y,z都是0-100之間的，同時它們的世界座標也可以通過（-1+0.02x,-1+0.02y,-1+0.02*z）來計算出來。
以下來自
遍歷每一組資料（rgb圖、深度圖、pose.txt）
每次把這個長方體內的所有格點的世界座標通過逆變換到相機座標，再投影到上。
再將上對應位置的深度與格點的在相機座標系下的深度比較。
depth_diff = depth_val-cam_pts[2,:]；
如果|depth_diff |用marching cubes演算法在tsdf網格中尋找dist加權和為0的等值面。就是物體表面。
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