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PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构，如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面，PCL是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如PCL中实现管道运算的接口流程：

①创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；

②通过setInputCloud输入初始点云数据，进入处理模块；

③设置算法相关参数；

④调用不同功能的函数实现运算，并输出结果。

被动式三维重建技术，智慧文旅系统平台，被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。

纹理恢复形状法

纹理法的基本理论为：作为图像视野中不断重复的视觉基元，纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时，西安智慧文旅，其相应的纹理元也会发生弯折与变化。例如透shi收缩变形使与图像平面夹角越小的纹理元越长，投影变形会使离图像平面越近的纹理元越大。通过对图像的测量来获取变形，进而根据变形后的纹理元，逆向计算出深度数据。SFT对物体表面纹理信息的要求严苛，需要了解成像投影中纹理元的畸变信息，智慧文旅搭建平台，应用范围较窄，只适合纹理特性确定等某些特殊情形。所有在实际使用中较为少见。

半稠密重建：

通常是重建图像纹理或梯度比较明显的区域，这些区域特征比较鲜明。半稠密重建在直接法视觉SLAM里比较常见。重建的三维点云相对稠密，可以满足部分应用需求。

稠密重建：

稠密重建是对整个图像或者图像中的绝大部分像素进行重建。与稀疏、半稠密相比，稠密重建对场景的三维信息理解更quan面，3d智慧文旅平台，更能符合应用需求。但是，由于要重建的点云数量太多，相对耗时。

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