3d建图算三维重建吗

3D建图和三维重建是相似但又不完全相同的概念。

3D建图是指利用计算机软件或硬件工具，根据物体的二维图像或点云数据，生成物体的三维模型。通过将不同视角的图片或点云数据融合，可以得到更加完整和真实的三维模型。3D建图常常用于虚拟现实、增强现实、电影制作、游戏开发等领域。

而三维重建则是指通过从不同的视角或传感器获取的二维图像或点云数据，恢复出原始物体的三维形状、外观和结构。三维重建的目的是在没有事先已知物体模型的情况下，通过计算机视觉和机器学习等算法，估计出物体的三维几何信息。三维重建广泛应用于机器人导航、自动驾驶、建筑测绘、遥感、人脸识别等领域。

可以说，3D建图是三维重建的一种实现方式，它利用二维图像或点云数据构建起物体的三维模型。三维重建可以是通过3D建图来实现，也可以是利用其他方法和技术实现。因此，尽管它们之间存在一定的相似性和重叠，但并不完全等同。

相关问题

ORBSLAM三维重建流程

ORBSLAM的三维重建流程可以分为以下几个步骤：

1. 输入帧的适用性检查：首先，对输入的图像帧进行适用性检查，确保图像质量和特征点的提取能够满足重建需求。\[2\]

2. 姿态估计和深度地图初始化：如果姿态估计被识别为可行的，那么就会初始化深度地图的创建。这个过程会根据选择的SLAM算法，将一组帧传递给重建接口。这个接口可以提供类似于在姿态估计阶段的可视化SLAM界面，并集成最先进的重建框架。目前，ORB-SLAM2算法已经被整合进去。\[2\]

3. 追踪和局部建图：在姿态估计和深度地图初始化之后，系统会开始进行追踪和局部建图。这个过程中，系统会根据相机的运动和特征点的匹配，不断更新相机的位姿和地图的局部结构。这个阶段主要用于实时地构建局部地图。\[3\]

4. 回环检测：在局部建图的过程中，系统会不断地检测回环，即检测到之前已经访问过的地方。回环检测的目的是为了提高地图的一致性和准确性。一旦回环被检测到，系统会进行回环的优化和校正，以修正之前可能存在的误差。\[3\]

5. 全局优化：在回环检测之后，系统会进行全局优化，对全局地图的点和位姿进行优化。这个过程可以进一步提高地图的准确性和一致性。全局优化通常会使用全局BA（Bundle Adjustment）算法来进行。\[3\]

综上所述，ORBSLAM的三维重建流程包括输入帧的适用性检查、姿态估计和深度地图初始化、追踪和局部建图、回环检测以及全局优化。这个流程可以实现室内外环境和不同规模的三维重建，并且对快速剧烈的运动具有很好的鲁棒性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于ROS机器人的3D物体识别与三维重建(五）ORB-SLAM2与RTAB-MAP三维重建](https://blog.csdn.net/rayso9898/article/details/122085147)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [OpenREALM ：基于视觉SLAM和三维重建的无人机实时空中测绘](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/124722591)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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