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点云问题的介绍及3D点云技术在VR中的应用

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.17 MB | 2017-09-27

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　　1. 点云的问题

　　点云是由3D扫描硬件收集的数据，如FARO的Focus 3D激光扫描仪和Shining 3D的Einscan Pro。捕获3D对象的基本原理是3D扫描仪反馈光束接触表面时的单个点。即便是扫描最小的对象，系统都会创建上百万这样的点，所以要管理这样的海量数据并不容易。CAD软件可以连接各个点，但这一过程需要大量的计算资源，完善成品模型往往是一个艰苦的过程。

　　

　　从点云（右）到完成的3D模型（左和中心）

　　优立的无限细节算法集成到SOLIDSCAN软件中后能够实时渲染点云，进行扫描的交互式3D可视化。该公司表示，“这种算法只抓住每个屏幕像素中的一个点，而不是考虑每一个小点。”

　　在引用优立的技术时，Tice的以下说法引起了业界的讨论：

　　如果优立可以像视频演示的那样实现点云的动画化，那么应该可以为每个点分配元数据，其中所述数据可以作为物联网中的IP托管。如果这是可能，那么ToPa相信有一天，组件和网格建模将被淘汰，因为未来的智能模型将由纯点云数据组成。”

　　Tice在这里预测了关于“点云未来”的两个潜在方向：连同点云一起收集元数据；独立于网格的智能3D模型。

　　2. 在物联网中

　　为了解开第一个含义，将元数据馈送到智能物联网系统可以帮助机器对某些条件做出更好的反应。诸如位置、颜色、纹理、尺度以及与一个点如何与其他点相关的信息可以为诸如增强现实、虚拟现实等领域的进步提供帮助。

　　

　　当HTC Vive上市后，VR成为许多科技公司的一个热点话题。为了证明VR存在游戏以外的现实世界应用，3D软件巨头达索系统将HTC Vive集成到其3DEXPERIENCE产品查看器中，使用户能够对3D设计进行沉浸式的观察。

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