在手机三维重建技巧最全汇总 | LiDAR

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关于使用iPhone或iPad的LiDAR扫描重建的建议:

(1)检查扫描目标及其周围,选择是否存在障碍物以及扫描路线。许多人可能会认为情况并非如此,但是即使你在没有预览的情况下进行 3D 扫描,也无法制作出几乎 100%优质的模型。确保模拟如何射击目标以及要移动的路线。

(2)请勿对同一区域进行多次扫描。苹果手机的LiDAR 每次扫描都会累积错误。因此,即使你扫描相同的部分,第一次和第二次之间的位置也会略有不同。避免扫描相同的区域,因为这将导致最终模型中出现重影。

(3)在扫描过程中缓慢而平稳地移动。方向突然改变绝对是不可以的。以我的经验,步行扫描通常会对准确性和纹理产生负面影响。让我们用摩擦的脚慢慢移动。

(4)在户外扫描时,请尽量选择阴天。在昏暗的时候或晴天通常很难进行良好的扫描。

(5)使扫描目标和设备保持约 1 至 2 m的距离。请注意,如果你的设备靠近目标,则通常无法很好地跟踪它。

(6)请注意,在扫描单色扫描目标或地毯或草坪等嘈杂物体时,跟踪通常会发生变化。

(7)连续扫描时,请注意设备的温度。如果设备温度升高得太高,则设备性能将大大降低,这会对扫描产生不利影响。

(8)扫描时,通过在屏幕上捕获特征对象(具有清晰细节,锐利边缘的对象等),可以轻松进行跟踪。

(9)扫描务必在扫描后检查生成的模型。模型可能有孔,或者纹理可能严重错位。

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其他经验如下:

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### 关于处理机载LIDAR点云数据的研究论文 在计算机视觉领域,尤其是涉及三维重建、遥感技术和地理信息系统(GIS)的应用中,机载激光雷达(Airborne LiDAR)点云数据的处理是一个重要的研究方向。以下是几个可能与该主题相关的会议及其资源链接[^1]: - **CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)** CVPR 是计算机视觉领域的顶级会议之一,其中许多论文探讨了基于LiDAR的数据处理技术以及与其他传感器融合的方法。 - **ICCV (International Conference on Computer Vision)** ICCV 提供了许多关于3D场景理解、目标检测和语义分割方面的研究成果,这些成果通常适用于LiDAR数据集。 - **ECCV (European Conference on Computer Vision)** ECCV 同样涵盖了大量有关多模态感知系统的贡献,其中包括如何有效利用LiDAR扫描来增强环境建模能力。 对于具体查找 airborne LIDAR point cloud data processing 的学术文章,可以访问以下网站获取最新进展并筛选相关内容: - [Trier University DBLP](http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/) —— 它汇总了多个国际知名会议如 ICCV, CVPR 和 ECCV 上发表过的所有文献记录. 此外,在实际检索过程中还可以考虑以下几个关键词组合来进行更精确的信息定位:“airborne lidar”, “point cloud segmentation”, “feature extraction from lidar points”,或者关注特定应用比如城市规划中的建筑物提取、森林冠层高度测量等领域内的方法论创新。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_papers(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') paper_titles = [] for item in soup.find_all('span', class_='title'): title_text = item.get_text(strip=True).lower() if ('lidar' in title_text or 'point cloud' in title_text) \ and not any(word in title_text for word in ['ground-based','terrestrial']): paper_titles.append(title_text) return paper_titles[:5] iccv_url = "http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/iccv/" papers_list = fetch_papers(iccv_url) print(papers_list) ``` 上述脚本可以帮助初步过滤出含有“lidar”或“point cloud”的标题而不含地面型设备描述的文章作为候选对象进一步阅读评估其适用性。
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