常規的3d shape representation有以下四種：深度圖（depth）、點雲（point cloud）、體素（voxel）、網格（mesh）。
深度圖其每個畫素值代表的是物體到相機xy平面的距離，單位為 mm。
體素是三維空間中的乙個有大小的點，乙個小方塊，相當於是三維空間種的畫素。
點雲是某個座標系下的點的資料集。點包含了豐富的資訊，包括三維座標x，y，z、顏色、分類值、強度值、時間等等。在我看來點雲可以將現實世界原子化，通過高精度的點雲資料可以還原現實世界。萬物皆點雲，獲取方式可通過三維雷射掃瞄等。
三角網格就是全部由三角形組成的多邊形網格。多邊形和三角網格在圖形學和建模中廣泛使用，用來模擬複雜物體的表面，如建築、車輛、人體，當然還有茶壺等。任意多邊形網格都能轉換成三角網格。
三角網格需要儲存三類資訊：
頂點：每個三角形都有三個頂點，各頂點都有可能和其他三角形共享。 .
邊：連線兩個頂點的邊，每個三角形有三條邊。
面：每個三角形對應乙個面，我們可以用頂點或邊列表表示面。
根據採集裝置是否主動發射測量訊號，分為兩類：基於主動視覺理論和基於被動視覺的三維重建方法。
主動視覺三維重建方法：主要包括結構光法和雷射掃瞄法。
被動視覺三維重建方法：被動視覺只使用攝像機採集三維場景得到其投影的二維影象，根據影象的紋理分布等資訊恢復深度資訊，進而實現三維重建。
其中，雙目視覺和多目視覺理論上可精確恢復深度資訊，但實際中，受拍攝條件的影響，精度無法得到保證。單目視覺只使用單一攝像機作為採集裝置，具有低成本、易部署等優點，但其存在固有的問題：單張影象可能對應無數真實物理世界場景（病態），故使用單目視覺方法從影象中估計深度進而實現三維重建的難度較大。
不要為3d而3d
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