结构光法(Structured Light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线，依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，实现模型重建。这种可编码的光束
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结构光法(Structured Light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线，依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，实现模型重建。这种可编码的光束就是结构光，包括各种特定样式的点、线、面等图案。结构光法解决了物体表面平坦、纹理单一、灰度变化缓慢等问题。因为实现简单且精度较高，所以结构光法的应用非常广泛。
PCL框架包括很多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。
大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有的技术优势和丰富实践经验。
三维重建作为环境感知的关键技术之一，可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别，但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别，感知三维环境。我们活在三维空间里，要做到交互和感知，就必须将世界恢复到三维。所以，在识别的基础上，计算机视觉下一步必须走向三维重建。
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