python偏振三维重建

通过稀疏椭偏方法，可以实现对极化 SVBRDF（包括3D Mueller矩阵和折射率）和真实世界对象的三维形状的同时捕获。该方法利用现成的固定光学元件组成的便携式采集设备，可以在几分钟内捕获稀疏的观察结果，并能在不同的照明条件下准确呈现新的视图。椭偏技术可以测量材料的偏振信息，需要使用不同配置的光和传感器精确旋转光学组件。相比传统的椭偏仪，这种方法不再需要笨重的捕获设备和长时间的校准，每个对象的总采集时间只需二十到三十分钟。因此，使用Python可以实现偏振三维重建方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三维重建 KinectFusion](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/118005117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [三维重建 SFM 与MVS](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/124195430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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