我胡漢三維重建又幹回本行了
kinectfusion演算法流程**
相機位姿估計
點雲與全域性模型的融合
光線投影演算法
總結與思考
事實上，這兩個追求的目標是不一樣的。基於rgb-d的實時三維重建更注重重建精度，而slam更注重軌跡求解的精度，所以前者會對點雲進行精簡工作，使用直接法+icp進行配準，而後者通常只是簡單的講點堆積在一起，再使用特徵匹配+icp進行粗略配準，當然，現有的slam已經做了很大的改進，這裡不贅述。
本質上，icp（迭代最近點）演算法就是在求解兩個點雲之間的最小距離，演算法步驟為：
對於源點雲中的每個點（通常是整個頂點集中的密集集合或每個模型中的成對頂點選擇），去匹配目標點雲最接近的點；
使用均方根到點距離度量最小化技術來估計旋轉和平移矩陣，該技術將使每個源點最佳地與其上一步中找到的匹配點對齊。該步驟還可以包括在對準之前加權點並剔除異常值；
使用獲得矩陣變換源點雲；
迭代（重新關聯點，依此類推）。
未完待續。。
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