雙目立體視覺重建，在實際應(yīng)用情況優(yōu)于其他基于視覺的三維重建方法，也逐漸出現(xiàn)在一部分商業(yè)化產(chǎn)品上; 不足的是運算量仍然偏大，而且在基線距離較大的情況下重建效果明顯降低 。 作為計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)之一，實景三維集群建模，立體視覺法也其弊端。例如，立體視覺需要假設(shè)空間的平面是正平面，而實際情況卻與此相差甚遠。除此之外，匹配還存在歧義性：對于一幅圖像上的某些特征點，另外的圖像可能存在若干個與之相似的特征點。那么如何選取適配的匹配點，顯得較為棘手。除此之外，對于如相機運動參數(shù)的確定、大型場景重建需要獲取多幀圖像等問題，也極大的影響了立體視覺的深層次應(yīng)用。

常見的三維重建表達方式

三角網(wǎng)格就是全部由三角形組成的多邊形網(wǎng)格。多邊形和三角網(wǎng)格在圖形學(xué)和建模中廣泛使用，用來模擬復(fù)雜物體的表面，如建筑、車輛、人體，當然還有茶壺等。任意多邊形網(wǎng)格都能轉(zhuǎn)換成三角網(wǎng)格。

三角網(wǎng)格需要存儲三類信息：

頂點：每個三角形都有三個頂點，各頂點都有可能和其他三角形共享。.

邊：連接兩個頂點的邊，每個三角形有三條邊。

面：每個三角形對應(yīng)一個面，我們可以用頂點或邊列表表示面。

PCL框架包括很多先進的算法和典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如濾波、分割、配準、識別、追zong、可視化、模型擬合、表面重建等諸多功能。在算法方面，PCL是一套包括數(shù)據(jù)濾波、點云配準、表面生成、圖像分割和定位搜索等一系列處理點云數(shù)據(jù)的算法。例如PCL中實現(xiàn)管道運算的接口流程：

①創(chuàng)建處理對象，例如濾波、特征估計、圖像分割等；

②通過setInputCloud輸入初始點云數(shù)據(jù)，進入處理模塊；

③設(shè)置算法相關(guān)參數(shù)；

④調(diào)用不同功能的函數(shù)實現(xiàn)運算，并輸出結(jié)果。

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