三维重建pipeline

### 三维重建 Pipeline 实现过程

在现代计算设备上实现高效的三维重建通常涉及多个阶段，从数据采集到最终模型生成。对于像 RoomPlan 这样的应用而言，整个流水线可以分为几个关键部分：

#### 数据获取
首先需要通过传感器收集环境信息。这可能涉及到 RGB-D 相机、LiDAR 或其他形式的距离测量装置来捕捉场景中的几何结构和纹理特征。

#### 特征提取与匹配
接着是对所获得的数据进行处理以识别有意义的信息点或区域。例如，在图像序列间寻找共同可见的关键点用于后续的姿态估计；或者利用深度图直接推断物体表面特性[^1]。

#### 几何建模
基于上述步骤得到的结果建立初步的空间表示。此过程中会运用各种算法如多视角立体视觉 (MVS)，ICP(Iterative Closest Point) 等来进行精确配准和平滑化操作，从而形成连贯一致的整体形状描述。

#### 细节增强
为了使重建后的模型更加逼真自然，还需要进一步优化其外观属性。比如采用神经网络预测缺失的部分，或是调整材质参数让光照效果更贴近真实情况。

import open3d as o3d

def preprocess_point_cloud(pcd, voxel_size):
    pcd_down = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=voxel_size)
    radius_normal = voxel_size * 2
    pcd_down.estimate_normals(
        o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30))
    
    return pcd_down

这段 Python 代码展示了如何使用 Open3D 库预处理点云数据，这是许多三维重建工作流中不可或缺的一环。

### 常见技术和工具

- **Open3D**: 开源库提供了丰富的功能支持点云处理、网格编辑以及可视化等功能。
- **COLMAP**: 广泛应用于 SfM 结构光摄影测量领域，能够从大量图片中恢复相机位置并构建稀疏/稠密的三维点集。
- **Blender**: 虽然主要是动画制作软件，但也具备强大的导入导出接口便于与其他程序交互完成复杂任务。
- **TensorFlow/Keras PyTorch**: 当前主流框架之一，可用于训练自定义 CNNs 来辅助解决特定挑战下的感知难题，如遮挡物分割等。