matlab 三维重建

Matlab是一种强大的数值计算和图形处理软件，在三维重建方面，它提供了多种工具和技术来帮助用户从二维数据生成三维模型。常见的三维重建方法包括：

1. **结构光法**：通过捕捉物体表面的点云数据，结合相机内外参数，可以重构出物体的形状。Matlab有`reconstructSurfelsFromImagePair`等函数支持这类处理。

2. **立体视觉**：利用两幅或多幅图像的视差信息，通过匹配特征点和计算深度图来构建三维场景。Matlab提供了`stereoMatch`函数来进行基本的立体匹配。

3. **点云处理**：例如使用激光雷达或RGB-D传感器获取的数据，可以转换成点云并进行滤波、分割、表面重建等操作。Matlab中的`pcfitplane`和`isosurface`等函数对这类处理很有用。

4. **计算机视觉的特征匹配**：比如SIFT、SURF等特征匹配技术，可以帮助确定物体在空间中的位置，然后进行拼接或融合以形成完整的三维模型。Matlab中的`detectSURFFeatures`和`matchFeatures`可用于此目的。

5. **基于图像的三维重建**：如MVG（Multiple View Geometry）方法，通过一系列二维投影，可以重建出复杂的三维场景。Matlab的`projectiveGeometry`包提供了一些相关的工具。