J3D模型重建系统(J3DReconstruction)

J3D模型重建系统(J3DReconstruction)主要应用于多目三维重建领域，不擅长代码编译的用户可以在此系统打造的图形化操作界面上进行更加直观的配置。此系统以openMVG和openMVS为基础，能够将拍摄到的测量影像进行特征匹配等操作，并最终生成包含纹理的三维模型。

性能引见

J3D模型重建系统(J3DReconstruction)完成了以下性能：

openMVG库中基于SIFT及其他几种特点子算法的特点提取、特点婚配的封装

openMVG库中供给的全局及增量sfm、sfp、空中三角丈量、转换稀少点云和相机姿势信息的封装

openMVS库中供给的密集点云转换管道封装

openMVS库中供给的三角网模型重建及精辟管道封装

openMVS库中供给的纹理映照管道封装

openMVS库中供给的基于GLFW库的可视化模型预览封装

OSG库中供给的基于openGL库的可视化模型预览合格式转换封装（转换到osgb格式可以在smart3D翻开、若本机装载obj2gltf插件可转换到gltf供Cesium加载）

基于空间后方交会的图象像点坐标到实景三维坐标的映照可视化组件

算法引见

帝国理工的Newcombe等人在2011年提出的KinectFusion，可在不需求RGB图而只用深度图的环境下就可以及时地成立三维模型。KinectFusion算法初次完成了基于便宜消费类相机的及时刚体重建，在那时长短常有影响力的任务，它极大的鞭策了及时浓密三维重建的贸易化历程。重建结果在他们的论文中没有开源代码，最后的代码是由PCL团队完成的：kinectfusion-open-sourceKinectFusion的重建结果可以看这个视频：KinectFusion重建结果KinectFusion以后，陆续呈现了Kintinuous，ElasticFusion，ElasticReconstruction，DynamicFusion，InfiniTAM，BundleFusion等很是优异的任务。此中2017年斯坦福本科提出的BundleFusion算法，听说是今朝基于RGB-D相机开启浓密三维重建结果最好的方式。