正在初始化报价器便携式三维激光扫描仪有哪几种扫描方式？3个回答七落43879具体如下:
第一种三维扫描仪：点测量。适合做物体表面形位公差检测用。
　　通过每一次的测量点反映物体表面特征，优点是精度高，但速度慢，如果要做逆向工程，只能在测量高精密形位公差要求的物体上有优势。
　　第二种三维扫描仪：线测量。适合扫描中小件物体，扫描景深小(一般只有5公分)，精度较高，此代系统是发展比较成熟的,其新产品最高精度已经达到0.01微米。所以，精度上，其比肩点扫描。速度上已有极大地提高。在高精度工业设计领域，将有广阔用途。
　　通过一段(一般为几公分，激光线过长会发散)有效的激光线照射物体表面，再通过传感器得到物体表面数据信息。
　　第三种三维扫描仪：面测量。 用于3D检测; 钣金检测和公差分析;检具检测;CAD比对;大型金属构架测。
　　通过一组(一面光)光栅的位移，再同时经过传感器而采集到物体表面的数据信息。
走在路上最帅春你好，手持式激光三维扫描仪的扫描方式有3种，其区别是： 第一种三维扫描仪：点测量。适合做物体表面形位公差检测用。 通过每一次的测量点反映物体表面特征，优点是精度高，但速度慢，如果要做逆向工程，只能在测量高精密形位公差要求的物体上有优势。
　　第二种三维扫描仪：线测量。适合扫描中小件物体，扫描景深小(一般只有5公分)，精度较高，此代系统是发展比较成熟的,其新产品最高精度已经达到0.01微米。所以，精度上，其比肩点扫描。速度上已有极大地提高。在高精度工业设计领域，将有广阔用途。
　　通过一段(一般为几公分，激光线过长会发散)有效的激光线照射物体表面，再通过传感器得到物体表面数据信息。
　　第三种三维扫描仪：面测量。 用于3D检测; 钣金检测和公差分析;检具检测;CAD比对;大型金属构架测。 通过一组(一面光)光栅的位移，再同时经过传感器而采集到物体表面的数据信息。
希望对你有用，供参考。
淹了学校79大体分为接触式三维扫描仪 和非接触式三维扫描仪 。其中非接触式三维扫描仪又分为光栅三维扫描仪(也称拍照式三维描仪)和激光扫描仪。而光栅三维扫描又有白光扫描或蓝光扫描等，激光扫描仪又有点激光、线激光、面激光的区别。
热门问答123456789101112131415161718192021222324252627282930相关问答3个回答wd57楼上那三维热心网友很热心但是是外行。我来给你正解 根据你的问题我能得知：你最需要的是扫描速度快的扫描仪，实际上扫描仪扫描速度快慢与角度分辨率会直接影响到扫描仪的精度（扫描速度越快，...4个回答我佛慈悲还酷我是路过打酱油的5个回答死鬼0010还有那为国军方的Surphaser 每秒120万点 精度0.3毫米 我推荐你用这个仪器！目前清华大学有这款仪器，可以和他们合作。4个回答天使翼liju算了，天远的级别也才三星，排名这么后，北京里博维比他好多了。5个回答米兰加油53639还有那为国军方的Surphaser 每秒120万点 精度0.3毫米 我推荐你用这个仪器！目前清华大学有这款仪器，可以和他们合作。5个回答『销魂哥』000D还有那为国军方的Surphaser 每秒120万点 精度0.3毫米 我推荐你用这个仪器！目前清华大学有这款仪器，可以和他们合作。3个回答小青蛙遇到公主顶“精耕细作业”，够认真，里面有我在百度百科里写的东西，我就不告你侵权啦，呵呵。 各个公司评分是你给评的吗？不错，不过有的有失客观呐，不过真是有心人，建议lz分数给他，呵呵！4个回答冰原香子我是路过打酱油的3个回答heavenqqai深圳市华朗科技有限公司（简称华朗三维）致力于三维数字化制造，专业研发生产白光、激光和工件光学检测等系列的三维扫描与测量系统。华朗三维依托北京航空航天大学、南京航空航天大学、西安交通...3个回答728e83深圳市金万年电子有限公司的三维激光扫描价格，报价：1900元，该款产品是双激光扫描，补偿死角；并且高密度扫描，单激光800条轮廓，双激光1600条轮廓；双高亮LED照明，贴图更逼真...三维激光扫描仪_百度百科
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三维激光扫描仪
三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，是测绘领域继GPS技术之后的一次技术革命。它突破了传统的单点测量方法，具有高效率、高精度的独特优势.三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据，因此可以用于获取高精度高分辨率的数字地形模型。
三维激光扫描仪产生背景
三维激光扫描技术是上世纪九十年代中期开始出现的一项高新技术，是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。它通过高速激光扫描测量的方法，大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。可以快速、大量的采集空间点位信息，为快速建立物体的三维影像模型提供了一种全新的技术手段。由于其具有快速性，不接触性，实时、动态、主动性，高密度、高精度，数字化、自动化等特性，其应用推广很有可能会像GPS一样引起测量技术的又一次革命。
三维激光扫描仪技术原理
三维激光扫描技术是近年来出现的新技术，在国内越来越引起研究领域的关注。它是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，因此相对于传统的单点测量，三维激光扫描技术也被称为从单点测量进化到面测量的革命性技术突破。该技术在文物古迹保护、建筑、规划、土木工程、工厂改造、室内设计、建筑监测、交通事故处理、法律证据收集、灾害评估、船舶设计、数字城市、军事分析等领域也有了很多的尝试、应用和探索。三维激光扫描系统包含数据采集的硬件部分和数据处理的软件部分。按照载体的不同，三维激光扫描系统又可分为机载、车载、地面和手持型几类。
应用扫描技术来测量工件的尺寸及形状等原理来工作。主要应用于逆向工程，负责曲面抄数，工件三维测量，针对现有三维实物（样品或模型）在没有技术文档的情况下，可快速测得物体的轮廓集合数据，并加以建构，编辑，修改生成通用输出格式的曲面数字化模型。
三维激光扫描仪主要分类
按测量方式
于脉冲式；基于相位差；基于三角测距原理。
可分为为室内型和室外型。也就是长距离和短距离的不同。一般基于相位差原理的三维激光扫描仪测程较短，只有百米左右。而基于脉冲式原理的三维激光扫描仪测程较长，测程最远的可达6公里。
按生产厂家不同
Z+F(德国)，Surphaser（美国），I-site (澳大利亚maptek)，Riegl（），徕卡（），（美国），Optech（加拿大），拓普康（日本），Faro等产家。
三维激光扫描仪基本功能
三维激光扫描仪三维测量
真彩色点云
传统测量概念里，所测的的数据最终输出的都是二维结果（如CAD出图），在测量仪器里全站仪，GPS比重居多，但测量的数据都是二维形式的， 在逐步数字化的今天，三维已经逐渐的代替二维，因为其直观是二维无法表示的，三维激光扫描仪每次测量的数据不仅仅包含X,Y,Z点的信息，还包括R,G,B颜色信息，同时还有物体率的信息，这样全面的信息能给人一种物体在电脑里真实再现的感觉，是一般测量手段无法做到的。
三维激光扫描仪快速扫描
快速扫描是扫描仪诞生产生的概念，在常规测量手段里，每一点的测量费时都在2-5秒不等，更甚者，要花几分钟的时间对一点的坐标进行测量，在数字化的今天，这样的测量速度已经不能满足测量的需求，三维激光扫描仪的诞生改变了这一现状，最初每秒1000点的测量速度已经让测量界大为惊叹，而现在脉冲扫描仪（scanstation2）最大速度已经达到50000点每秒，相位式扫描仪Surphaser三维激光扫描仪最高速度已经达到120万点每秒，这是三维激光扫描仪对物体详细描述的基本保证，古文体，工厂管道，隧道，地形等复杂的领域无法测量已经成为过去式。
无臂式手持 3D 扫描系统和双摄像头传感器形成了一个独特的组合，确保在实验室和工作场所能生成最精确的测量值。 这一完备且功能强大的检测方案提高了测量过程的可靠性、速度和多功能性。 在铰接臂方面与其他 3D 扫描仪相比较，光学 3D 扫描系统可以完全自由移动，显著提高了工作效率和质量！
三维激光扫描仪应用领域
作为新的高科技产品，三维激光扫描仪已经成功的在文物保护、城市建筑测量、地形测绘、采矿业、变形监测、工厂、大型结构、管道设计、飞机船舶制造、公路铁路建设、隧道工程、桥梁改建等领域里应用。三维激光扫描仪，其扫描结果直接显示为点云（pointcloud 意思为无数的点以测量的规则在计算机里呈现物体的结果），利用三维激光扫描技术获取的空间点云数据,可快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,既省时又省力,这种能力是现行的三维建模软件所不可比拟的 。
三维扫描仪应用范围
三维激光扫描技术应用领域：
最近几年，三维激光扫描技术不断发展并日渐成熟，三维扫描设备也逐渐商业化，三维激光扫描仪的巨大优势就在于可以快速扫描被测物体，不需反射棱镜即可直接获得高精度的扫描点云数据。这样一来可以高效地对真实世界进行三维建模和虚拟重现。因此，其已经成为当前研究的热点之一，并在文物数字化保护、土木工程、工业测量、自然灾害调查、数字城市地形可视化、城乡规划等领域有广泛的应用。
大地三维扫描示意图
（1）测绘工程领域：大坝和电站基础、公路测绘，铁路测绘，河道测绘，桥梁、建筑物地基等测绘、隧道的检测及变形监测、大坝的变形监测、隧道、测量矿山及体积计算。
（2）结构测量方面：桥梁改扩建工程、桥梁结构测量、结构检测、监测、几何尺寸测量、空间位置冲突测量、空间面积、体积测量、三维高保真建模、海上平台、测量造船厂、电厂、化工厂等大型工业企业内部设备的测量；管道、线路测量、各类机械制造安装。
（3）建筑、古迹测量方面：建筑物内部及外观的测量保真、古迹（古建筑、雕像等）的保护测量、文物修复，古建筑测量、资料保存等古迹保护，遗址测绘，赝品成像，现场虚拟模型，现场保护性影像记录。
（4）紧急服务业：反恐怖主义，和攻击测绘，监视，移动侦察，灾害估计，交通事故正射图，正射图，森林火灾监控，滑坡泥石流预警，灾害预警和现场监测，核泄露监测。
（5）娱乐业：用于电影产品的设计，为电影演员和场景进行的设计，3D游戏的开发，，虚拟旅游指导，人工成像，场景虚拟，现场虚拟。
（6）采矿业：在露天矿及金属矿井下作业，以及一些危险区域人员不方便到达的区域。例如：塌陷区域、溶洞、悬崖边等进行三维扫描。
采矿用三维激光扫描仪的扫描头
三维激光扫描仪发展方向
车载三维激光扫描仪的系统组成
近些年来，三维激光扫描仪已经从固定朝移动方向发展，最具代表性的就是车载三维激光扫描仪和机载三维激光雷达。
车载三维激光扫描仪
车载三维激光扫描仪的系统传感器部分集成在一个可稳固连接在普通车顶行李架或定制部件的过渡板上。支架可以分别调整激光传感器头、数码相机、IMU与 GPS天线的姿态或位置。高强度的结构足以保证传感器头与导航设备间的相对姿态和位置关系稳定不变。
道路和高速公路方面的应用 ：
车载三维扫描工作示意图
1.公路测量，维护和勘察
2.公路资产清查（交通标志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等）
3.公路检测（车辙，道路表面，道路变形）
4.公路几何模型（横向和纵向的剖面分析）
5.结构分析（立交桥）
6.淹水评估分析
7.在 GIS系统中的叠加分析
8.滑坡分析，危害评估（滑坡变形测量与危害分析，滑石和流水分析）
9.交通流量分析，安全评估和环境污染评估
10.土石方量分析
11.驾驶视野和安全分析
机载激光三维雷达系统
机载激光三维雷达系统（Light Detection And Ranging，简称LiDAR）是一种集激光扫描仪（Scanner）、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)以及高分辨率数码相机等技术于一身的光机电一体化集成系统，用于获得激光点云数据并生成精确的数字高程模型（DEM）、DSM（数字表面模型），同时获取物体DOM（数字正射影像）信息，通过对激光点云数据的处理，可得到真实的三维场景图。
2、3代三维扫描仪各有什么特征？
第1代的特点是逐点扫描，速度慢。如三坐标测量机CMM. 该类扫描仪发展最早，精度微米级。　　第2代的特点是逐线扫描，速度仍然较慢，如激光线扫描仪 该类扫描仪发展于上世纪90年代，精度丝级。　　第3代的特点是面扫描，速度非常快, 该类扫描仪发展于20年代.精度0.1mm
第3代三维扫描仪，3DSS的主要特点是什么？
· 一次测量一个面，扫描速度极快，数秒内可得到100多万点　　· 便携，可搬到现场进行测量　　· 工件或测量头可随意调节成便于测量的姿势　　· 大景深（可达300~500mm)　　· 测量范围大　　· 精度低: 0.1mm　　· 测量点分布非常规则 　　· 大型物体分块测量、自动拼合
清除历史记录关闭3D扫描仪 | 科学人 | 果壳网 科技有意思
DIY 3D扫描仪，照相机
本文作者:叶子疏
Dentroman765
★★★☆☆
★★★☆☆
我对这个项目的设想如下：
3D扫描仪：
能准确且正确地产生3D计算机模型。
能够扫描1英尺(30.48厘米)x1英尺x1英尺大小的物体。
项目成本小于20美元（折合126.4元人民币）（手头已经有的材料不计在内，但就算加上这些扫描仪的成本也不会超过100美元（折合632.1元人民币））。
最后的作品工作的很好，我希望能在未来进一步提升可用性，改善性能，并且让软件更加自动化。
这张图实际上和项目无关，这是我工作室的照片，看起来整齐不？
定位三维空间的某个点有多种描述方式。最简单的方式是给出三个坐标数字来定位它和空间中另一点的相对位置，大多数计算机模型也使用这种格式。另外一些方式是用三个平面，或者一个平面和与其相交的一条线来定位。事实上最容易定位的是第三种描述格式，并将获得的数据转换成第一种格式保存。所以现在问题就变成了如何定位平面和与之相交的线：平面的定位可以用硬件解决，而直线的定位用软件处理。
一个玩具海螺壳，不幸的是过大了些。
和我在其他制作里做的一样，我会首先展示基本的设计大纲，然后再进行具体解说。这样的话方便根据自己的情况调整制作的环节。
所以我们需要生成一个平面，然后将平面的位置记录下来供计算机处理。尽管其他人有时使用阴影边缘定位，我打算用个更有趣的方法。我有一个亮度很高的绿色指星笔（普通的激光笔也行，大功率的指星笔通常比较贵）。我将它射向一个圆柱形透镜，将光束扩展成一个扇面，并将扇面作为定位平面使用。这个方法很奏效，但是注意扫描仪的工作范围将会被透镜的尺寸限制。我的透镜大约直径1英寸(2.54厘米)，虽然框架大约是一个2英尺(60.96厘米)见方的立方体，但是扫描区域只有2英尺x6英寸(15.24厘米)x6英寸大小。用一个小些的透镜会更好，但对我来说这样的扫描区大小也算是够了。
首先要制作一个能装下扫描仪部件的箱子，底板和后面板用聚氨酯板，侧板用胶合板，剩下的部分用在台锯上锯下的1.5英寸(3.81厘米)木块。在完工之后，我发现不一定需要聚氨酯板，找一些平胶合板漆上白漆的话也一样，并且便宜一点。我的箱子尺寸介于1.5英寸到2英寸(5.08厘米)之间，但是具体来说可以自定。箱子中比较重要的部分是顶部的导轨，导轨的加工必须精确，并且同滑轮配合妥当。我用了3/8英寸(0.95厘米)的金属棒做导轨，以及手头的尼龙滑轮，但是类似的设计也都能用。
接下来是激光头的支架，脱胎于一块旧木头。一张图片胜过千言万语，所以我会把具体的说明放到图片上。支架安装在导轨上，能够沿着导轨滑动。支架上有个激光组件的安装孔，所以激光组件可以在盒子的背板和底板之间，以及垂直方向上自由运动。支架和激光组件安装完成后硬件设置就完成了，接下来的步骤是安装摄像头。
相机应该安装在侧面和正上方，这样能够接收到反射出的激光光线。
这时候最好有一个测试样品，我找了一个小雕像，但是有着大小不等丰富细节的物体都可以。看看拍摄到的图像，保证能从它们的角度看到反射的激光。看下面的图片更更清楚地了解我的意思。
软件的编程思路很简单，摄像头中的每个像素对应实际空间中的一个点。或者说，摄像头拍下的图像是三维空间的一个投影，重点是怎样将两个空间中的点一一对应起来。事实上这可以通过一个简单的方程做到。
译注：依据已知的激光头位置，参考点位置，图片中相机拍摄到的参考点和激光照射表面点（图中的亮线）可以推算出实际表面的位置。这其实是一个三角定位和平面投影的问题，有兴趣的同学可以在纸上模拟一下。
现在来试一把。试图扫描点东西然后来看看工作状况。从这个简单的扫描仪里得到的并不是最终的扫描模型，只有对着摄像头的那些面能够被定位，分辨率也比较粗糙。解决这个问题的方法是多次扫描然后将结果合成，可以参看这个极好的例子：
扫描快乐！
译注：看起来作者是手动扫描记录位置然后对每个位置拍摄的图片综合处理得出3D模型。
还有很多我打算进一步努力的方向，不幸的是在近期内我没有实现它们的时间。我会把我的想法写在这里，留给那些和我一样雄心勃勃的DIYer。
1．自动扫描
为了实现这一点还有很多事情要做，首先是软件控制。MATLAB在这个用途上不一定适合，而且我也不是很急于去尝试另一种语言。另外这还需要使用另外一些电子产品，通过电脑上的命令控制电机运动。最后，需要获取和加载实时图像，我暂时还搞不定。
2．添加一个转盘
自动化的转盘能够一次性完成多个角度的扫描，这会减少生成完整3D模型的时间。
3．扫描软件
在理想的情况下，扫描软件应该能够过滤图片中的噪声，并且自动从扫描获得的点集划分生成网格模型。
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难度还是蛮大的。。
DIY越来越凶悍了。。。
电影视觉导演，艺术电影制作者
这个厉害 再细化下 直接扫描出来的就是高模型· 呵呵 建模师们情何以堪
威武啊。。。。。。。。。。。
直接用Kinect + 3D重构
的回应：直接用Kinect + 3D重构+10086就是成本太高没别的问题了
有没有更强大的呢？如果有的话，无论如何我都跟着做一个
电力电子博士生，文史爱好者
未来的打印机是3D的么
呃，听上去很寂寞么？
如果激光头搞齐rgb三色的话，那可否能按图像的各种颜色的灰度来实现彩色3D扫描？
反过来的话以后就自己做手办
借用个点子。。。冻成立方体。。。照相机放天花板上往下照。。然后每照一张，从顶上就削掉或者说磨掉0.1mm。。这个精度很高吧。。。。
噗! 看到了熟悉的matlab.......
的回应：未来的打印机是3D的么现在已经有3d打印机了
不知道这样扫描出来的模型能不能放到3DMAX中，现在影视行业用的基本上都是多机位三维投射扫描方式吧
Ipad上好像已经有了三维投射扫描式的三维扫描小程序了
起初以为是3D打印机呢！失望！
的回应：借用个点子。。。冻成立方体。。。照相机放天花板上往下照。。然后每照一张，从顶上就削掉或者说磨掉0.1mm。。这个精度很高吧。。。。表面粗糙度，。。。
眼科学博士
选的这个3D扫描仪不是很好，这里有一套课程供参考：mesh.brown.edu/byo3d/我用投影仪和摄像头仿制过一个
三维光学扫描么，我同学做这个啊，编码点····好熟悉啊
说实话。。。完全看不懂。。。
各种看不懂。
的回应：DIY越来越凶悍了。。。+1
难度略高了，材料都没看懂
双光束干涉+光折变晶体存储的体全息存储识别技术早就有了啊，而且因为是利用光学方法，图像处理时间接近于零，计算机根本比不了。
全息遊戲的曙光？！
碉堡了！！！！！！！！！！！！1
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我的图书馆
是否可以 DIY 一个 3D 扫描仪或者开源 3D 扫描项目？
是否可以 DIY 一个 3D 扫描仪或者开源 3D 扫描项目？
买的还是太贵了，如果可以自己开发一个，不需要太复杂的，那么以后做游戏就可以方便很多不用辛辛苦苦的从头建模了。或者如果可以扫描人体的话更加是大大减轻负担，降低成本。有没有算法之类的？
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高一高二的时候用了一年半设计过一套手持3D扫描系统，有数学模型和论文，还有数据处理软件。下面贴点自己的设计呗~~ 之前还没有怎么宣传过，不混开源社区，其实做得不算非常完美毕竟是个人项目嘛，摸爬滚打————————多图预警—————— V1.0图片（转盘式） V1.0图片（转盘式） V2.0图片（手持激光线扫描） V2.0图片（手持激光线扫描）————————分割线————————整个系统的一个总体思路是渲染的逆向工程 之前在论文里写了关于可变焦3D扫描的研究，包括物理设计与数学实现，已完成的部分的物理和编程实现。其主要流程是，在较暗环境中，用激光线（结构光）进行照射与拍照后要对数据进行处理。主要处理流程包括：（1）对图片的采样计算获取2D点；（2）从2D信息中生成3D顶点；（3）标识点的识别分析并计算出当前照片相机的部分刚体变换信息；（4）坐标变换；（5）网格重构 。运用了光学规律与定律、传统几何、线性代数、计算机三维图形学理论等来设计了一个从现实世界的物体转化为3D数字模型文件的系统，在理论上已经实现了一个手持、可变焦的3D扫描仪。物理实现上主要的传感器仅为重力传感器。所以其实设计上，只用了单反，红色激光笔，重力传感器，还有一个标识结构。
外国在理论和实物上已有比较成熟的发展。其中已发展出了民用的扫描仪，美国3D打印机厂商MakerBot CEO布瑞·佩蒂斯(Bre
Pettis)在SXSW互动大会上展示了3D扫描仪的原型品Digitizer.此扫描仪的价格在1800美元左右，但这个是转盘式的扫描仪，虽然没有
手持扫描仪的方便，而且表面信息容易获取不全，但是和国内四五位数的价格比起有着较大的优势。而且相对与转盘式等扫描仪，手持扫描仪因为其更为一般化的算
法和技术，价格也是异常昂贵。所以了喔= =想着自己开发玩玩。试一下嘛学学东西。然后就一发不可收拾了。我是做过两个版本的，V1.0是物体放在转盘式上扫描，这样会容易产生盲区，因为有些地方是拍不到而且是激光照不到的。停滞了一段时间学线性代数和计算机三维图形学之后，再继续开发第二版。不说废话了。一、局部空间（Local Space）无论是哪个版本，第一个任务就是升维。但是很多人就会觉得奇怪，为什么从一张二维的图片可以凭空生成三维的坐标？？？嗯嗯嗯确实不可以凭空生成三维点，因为信息丢失了就不可能再找回来了。所以要生成一个三维点就需要更多的信息。第一步，就是要生成局部坐标。我们这里定义的局部坐标，就是在相机参考系内，或者说，站在观察者的角度看问题测出来的坐标。一步步来嘛来讲讲我设计的扫描结构（感觉市面也有类似的，有点启发的）。看俯视图，先要一台单反（其他也可以，我家刚好有单反，还能顺便做变焦扫描仪，平衡了扫描尺寸和精度的矛盾），然后放红色激光，在激光头的出口处摆一个玻璃柱，让激光线变为激光面（可以在墙上投出一条竖线），而且激光面平行于主光轴，一开始的时候是垂直于地面下面是侧视图。所以我设计就是激光面到主光轴的距离是确定而且是已知的，记为CamToLight，单位mm。我们还要知道相机的参数如视场角，拍照的像素尺寸事实上，照在墙上是直直的一条激光线，照在凹凸不平的物体上就不是了，起码在照片里面不是。上图就是了，一条激光线，照到盒子上，拍照，pia，分成了两条。为什么会这样？？怎么定量分析？？？计算机图形学里有一个概念叫视截体，这是非广角Camera的一种理想模型这说明了相机是进行透视投影成像的。所以我们可以根据这个继续下去。看俯视图。AB：主光轴所在直线上的线段,之后延伸为光心到虚拟背景板的距离,命名为“标准深度”（Standard Depth，瞎编）。实验证明这个量无物理意义，这个“标准深度”，即到虚拟（假想）背景板的距离，是可正可负的，所谓的背景板只是选用一种标准，是想象出来的，无论是否有真实的背景板。实际上采用多远的背景板，测量点到光心的距离都是不变的，变的只是测量的深度。DF=BC：红激光线到主光轴的距离CD：物体到背景板的距离，命名为深度GH：视截面的长度,D在此视截面上。IJ: 视截面的长度，C在此视截面上。∠JIA：记作∠θ，可视角范围然后我们把目光从世界空间转到屏幕空间。要结合成像才能推出公式。P预：“基准线”在屏幕上的X坐标，这个基准线与图片横边垂直平分线的距离，与上文提到的“标准深度”有关，原因显而易见。P实：实际成像点在屏幕上的X坐标PictureHeight：照片纵向像素数PictureWidth：照片横向像素数算法基本思想（由偏移得高度）：照片上偏移的比例等于实际偏移的比例我们把上面公式编程成函数，名字叫GetDepthFromOffset（自己瞎编）。这条公式是第一部分的基础，作用是根据紅激光在成像上的偏移测出它到 ”背景板“的距离，相当于Z坐标。再结合成像的xy坐标，我们就可以算出坐标的xyz分量。（用左手系，y轴指向天，z轴往前插，x轴向右）但是，xyz的实际三维坐标（局部空间）中还是要计算的。LocalX：绝对值为CamToLight，符号由激光在主光轴的左右边决定。摄像机正交基x轴正方向朝着视角的右边，z轴是视向量。LocalY： 实际上，Local Y坐标还和LocalZ坐标有关，所以实际计算的时候是先要计算Z坐标的。如图，EF ：长度为R,某一视截面的实际高度，方便起见我们还假设EF就是背景板A：物体上的一个可视点OB ：标准深度，焦点到背景板的距离AC：测得深度，值为zED/EF：这是一个比值，值为k，可以根据成像获得，即 (屏幕上端到A点成像的距离) / (屏幕高度)，这个应该要用像素数去计算。d：标准深度z：到背景板的距离LocalZ：值为StandardDepth - GetDepthFromOffset 。事实上到这里，我们已经可以生成图像中像素点的局部三维坐标了。二、提取激光线，生成二维点看图应该也差不多明白了呗=。=设定一个颜色阈值，对每一行像素进行遍历，寻找颜色转折点，得到激光线的像素坐标区间。我就简单地对区间取个平均值，从而提取出每一行像素上激光线的大致X坐标。三、世界变换
在计算机三维图形学里，有渲染流水线这一个说法（貌似叫render
pipeline？）。在进行三角形渲染之前都要进行顶点变换(Vertex
Transformation)，有人叫这个是“顶点变换”三部曲，意思是通过WORLD，VIEW，PROJECTION三个矩阵把处于局部模型空间的
顶点转换到相机的正交投影空间，并且投影到“底片”上。这些东西偶像们
不知道是多少年前就在玩的。（我在想这个思路还是挺有趣的） “渲染”（render）做的事是从三维数据生成图片。而3D扫描是一个逆向工程(Reverse Engineering)，所以我们可以借鉴渲染管线，进行一个逆向变换，转到世界空间中。这个世界空间是唯一的确定的。 为什么要确定一个世界坐标系？？？？因为我们拍的图片分析后生成的顶点只有相对于相机参考系（局部空间）而言的坐标，而且理论上每张图片相机的位置，姿态角都不一样，所以才要对每张图片的所有顶点进行对应的变换，整合到一个坐标系下。 假设我们知道相机的姿态角（用重力传感器测，用Yaw-Pitch-Roll角度系统），和世界坐标，我们就可以用一个仿射矩阵去实现变换。用的是列向量，下标别太在意，和欧拉角混用一下。用这个刚体变换矩阵就可以实现顶点的整合。四、标志点——光学解算，实现手持的重要一步 前面说： 假设我们知道相机的姿态角（用重力传感器测，用Yaw-Pitch-Roll角度系统），和世界坐标，我们就可以用一个仿射矩阵去实现变换。 其实有些量并不是那么好测。例如光心的世界坐标（就是相机位置），如果用加速度传感器，时间久了容易会有积累误差。（倒是我以前根本没想到，用加速度传感器可能可以用PID控制去减少误差，不过不是很会）。
所以那个时候设计了一个光学校正算法。基本思路是，充分利用已有的信息（图片中标志点的2D像素坐标，相机参数如视场角，重力传感器测出的俯仰角和翻滚
角）去除相机翻滚角和俯仰角的影响，预测出没有俯仰角和翻滚角时标志点的相对位置，从而得出相机的水平角（航向角）和世界坐标。需要有的物理结构是一个正方形框框，四个顶点分别放置一个颜色的灯。理想状态如下：利用灯光颜色就可以确定哪个点对应哪个点。但是有个缺点就是OABC四个点必须全部都拍到（而且我没考虑干扰，去噪，因为根本不会= =所以用3DSMAX渲染出理想图片之后反过来用我的软件处理）我们可以定义O为世界坐标系原点，OB为世界X轴，OA为世界Y轴。此标识结构的作用有几个：1，提供成像信息用以计算摄像机等效光心(摄像机位置）的世界坐标；2，提供信息重力传感器不能测得的水平角（航向角）；一开始我们要去除翻滚角影响。不过实际上在屏幕空间旋转一下就校正好了~~= =爽（其实就是绕主光轴Z轴旋转一下）接下来，我们利用图片上标志点的2D像素坐标在3D空间中引出一条“屏幕射线”（跟渲染引擎里的Picking射线类似）。然后我们经过一系列巧妙的纠结，可以求出相机位置到两个标志点的距离。然后 向量+距离 就可以求出O,B两个点在这个空间下的局部坐标。绕X轴旋转一下便可以去除翻滚角影响。在这个空间下，相机是相当于只有航向角的影响，在这你会知道相机到四个标志点OABC的相对坐标。所以简单的变换一下，绕Y轴旋转一下，对齐一下，就能得到相对坐标和航向角。然后其实完整实现到这里就可以得到3D点云了。（不理会去噪这些问题= =）（图像分析不大会，激光线提取的不好，加点其他误差，搞得有点噪点）五、网格重构（Mesh Reconstruction) 额，这种三维散乱点云的重构是一个大课题。有成熟算法不过也看不懂T T。 我就说说的我的小想法= =适合拓补简单，就是球那样的结构，胖乎乎的点云。先把顶点投影到单位球上像世界地图那样展开。到这个带边界平面上。最后进行2D的Delaunay三角剖分，得到三角形数据和邻接数据，最后映射回三维空间。六、曲面细分呵呵我连重构都没搞好细什么分七、计算相机视场角这个工序在顺序上是应该在流程的第一步。单反做取景器真的是大土豪= =。那就顺便用上单反镜头可以变焦这个功能。
然而在编程上怎么实现呢= =？？？因为你又没有佳能厂商的支持，做不了一个实时更新视角或焦距到电脑的自动化系统。所以用了一个小hack，在jpg文件中提取"EXIF“信息，引用百度百科Exif是一种图像文件格式，它的数据存储与格式是完全相同的。实际上Exif格式就是在JPEG格式头部插入了数码照片的信息，包括拍摄时的、、、、、日期时间等各种和拍摄条件以及相机品牌、型号、色彩编码、拍摄时录制的声音以及GPS数据、等。你看，有焦距！！然后就可以拿焦距来计算视角，之后就可以生成三维点，然后继续下去***不过还是一言难尽，传了论文到百度网盘，无聊可以看看= =———————分割线——————V2.0的扫描系统也是烂烂的，反而是V1.0我实现从扫描到打印（不过噪点还是多）。然而，v2.0还没有集成自动化系统，别看我，我不会(；￣Д￣)在
开发算法和软件的时候都是用3dsmax渲染的理想图片来喂给我的程序处理。研究的时候在得不到正确的结果时真的是万分纠结，因为根本不知道是算法、还是
编程、还是实验数据、还是实验参数出了问题，可能是这里漏了个符号，那里居然没有用临时变量，局部Y坐标公式错了5次，标识点处理仰角的竖直边居然不平行
于屏幕竖直边，维基的欧拉角矩阵看得一头雾水，变换不对时又不知道是变换错了还是标识点识别错了或者是计算错了，实验时设定数据想当然想到一个以为和真实
情况等价的结构但是却并不等价......排错非常困难，当时也是够拼的。编程，我都是用VB实现的呵呵呵呵呵呵呵呵，渲染引擎是支持vb的TrueVision3D。纪念Vb时代：高一做的游戏 还是VB党 心酸————————————————————
那次去面对一堆Princeton,standford清华复旦的教授答辩真是免费好好地练了一把英语，虽然最后也有点跪在了英语上。第二天的清华的面试
也没有什么鸟用，成绩太差，教授们面面相觑。所以这个项目在升学上并没有什么鸟用，但是却让我学到了很多东西，很让我第一次接触到“学术”。
真心觉得科研是非常难的，而且很辛苦。所以我觉得我以后能做个工程师已经是非常满意了。 成绩不稳，高考跪惨了。今天录取短信发来了，靠着可怜的自招加分进了华南理工大学，也不错，起码不用出省= = 现在在做DirectX11的渲染引擎，不知道够不够能力T T。大学好好学吧。
楼上有个高中生DIY一个激光扫描仪确实把我吓到了如果没有人指导的话，那种自学能力还是很nb的不过题主问的是三维扫描仪，还想用在快速建模上，且希望结构简单点。激光线扫描的一个大问题是需要有一个可靠的移动平台，否则测量的精度和分辨率就相当有限了。还有一个常用、成熟、且对器材要求不高的方法是条纹投影。整套系统只需要一个相机，一架投影仪，一台电脑（Rasberry Pi之类的作控制器也没问题）。DIY爱好者电脑、相机肯定是有的，家里或者工作室可能也有投影仪，那就几乎零成本了。如果不想单独买一个投影模块，可以考虑带投影功能的平板手机，或者教学用的投影仪也可以——对便携性没用要求的话，摆在桌子上用用。不光速度快，亮度也比mobile模块高。相位解包络和三维重建的算法也比激光线扫描或者三角测量容易不少。下面是TI买的一个微型投影仪，大概跟Android低端机的价位相仿，已经附带三维测量的流程了：我用TI的这款DLP也DIY了一个扫描仪：用了两架投影仪为的是消除大件物体的阴影（其实我是买了4架备用的。。。）微型投影仪的投射距离、投影面积、投影分辨率其实都远远不如做ppt报告的常用投影仪，所以节约这个零件的钱，其实效果更好。走线很丑不要计较了，用来trigger相机和投影仪同步。效果如下图5x5mm的小零件， 100x70mm的常规大小的鼠标伪彩色就是被测物体的高度。（消噪以及后期处理的部分还没做好）标定后的X-Y分辨率10微米，Z（高度）分辨率50微米左右，目前有号称达到5微米分辨率的——不用操这个心了，DIY自己建模玩玩sub-mm也够了
1.前几年有很多MVS(multi view stereo)的文章，就是你用相机绕着一个物体拍很多图像，以这些图像作为输入算出面片(或者密集点云)比如[1] A Comparison and Evaluation of Multi-View Stereo Reconstruction Algorithms,2006[2] CMVS-PMVS 2.最近几年有很多基于kinect的建模，从理论上来说，应该是前面MVS的实时版本(个人见解，假设你拍摄几千万上万张图像，然后做成一个视频流，应该就很像kinect了), [3] Efficient model-based 3D tracking of hand articulations using Kinect, 2011.但是，上面说的两种方法我都没有看到非常好的结果（与三维扫描仪相比）三维扫描仪大概长下面这样，它的原理应该和kinect类似，但是精度非常高，扫描的时候物体上面会看到一个红点，红点动的比较快，残影看上去是竖条的，扫一幅深度图需要几秒到几十秒。和 给的设备看上去差不多，我们用的时候也是把物体放在台子上，扫一个面就旋转一点。（这种三维扫描仪很贵，所以后来才出现了MVS这类的方法）
搜索看到这个问题，楼上高中生厉害！这里献丑，我本人大四毕业设计也是做了 3D 扫描仪， 当时受了csk大神[1]
的启迪，看到楼上也有人发，正好当时在学Opencv就跑去跟导师说我要做这个，死乞白赖借了个4000块的工业CCD跟一个精密光学旋台就开搞了。当时
还没入计算机视觉这个坑，硬是从相机矩阵一点点开始啃，OpenCV 也是那时候接触的，还兴冲冲跑去学 MFC
妄图写个高大上的界面，直到后来硕士期间接触了QT....OMG。当时做出来的系统是这样的：系统框图（丑）：跟
小同学的方案不同，我对于扫描角度的控制是通过精密电控旋台来实现的，就是上图里面3D扫描仪下边那个黑乎乎的铁坨子。
要实现步进扫描，首先要实现的一个功能就是，电脑上位机程序能够通过指令传输控制这东西的旋转角度，简单说就是电脑给出一个数字，旋台自动转动这么多角
度。结果等拿到那个价值6000大洋的精密旋台，发现原版的控制箱只提供手动的转动角参数输入，虽然提供了可电脑编程控制的RS232接口， 但到处都找不到接口协议说明书，打电话问原厂，厂家表示产品太旧早早就停产，估计设计的工程师有，但人家回家带孙子了。。。。于是我还得自己做控制器，好在步进电机驱动也算是自动控制的基础科目了，懒得自己焊上淘宝买了驱动器，再加一个STM32最小系统板输出控制信号，用UART串口与笔记本通信，算是解决了这个问题。控制箱长这样，老大一个，搞得大家都以为这个是扫描仪的本体：为了滤掉环境光的干扰，镜头前得加窄带滤光片（固定圈是我拿药瓶盖一点点掏的，本科生做点东西真心寒酸， 右图是使用的线状激光器：得到的光斑是这样的：最后的扫描结果是这样的（已经过 remesh 插值，原本的point cloud 文件已经丢失了）：关于原理，那位小同学已经讲得很明白了，我们的方案都是属于基于 triangulation 的 structured light 扫描原理，就是根据线状光斑在相机平面成像的水平位置利用三角形几何相似来计算光斑实际位置到相机平面的距离， 这是当时论文的配图:推算的公式是：这个图只描述了当光斑处在相面水平中线的情况，因为实际是线状激光，所以其实还要考虑在相面y轴存在水平位移的情况，示意图如下：与之对应的公式更复杂，就不放上来占版面了。于是在相机拍下一张有线光斑的图像之后，在相机平面 x 方向的某行像素阵列上，图像灰度的分布会是这样的：可
以看到中间的那个大峰值就是光斑。
理论上最简单的提取光斑的位置的方法是找到一行中灰度值最大的那个像素位置，但这样由于像素位置的离散性，扫描结果的分辨率会受到影响。于是乎这里引入了
亚像素光斑位置插值的思路，就是通过对灰度分布进行估计，来找到光斑峰值在单个像素里边的具体位置， 示意图大概是这样：插值方法很多，有很多这方面的论文，最流行的方法是把光斑强度分布近似看做一个高斯分布，然后用这些离散的像素点去估计高斯分布的mean value。最后是定标，虽然上面公式里面默认相机内参，扫描仪基线几何尺寸以及激光线与光轴的夹角都是已知的，但实际上这些需要靠实验来获取，一方面是为了精确，另一方面是有些量比如基线真实长度难以直接测量。相机内参，用广大computer visioner 喜闻乐见的chess board calibration, 同时这一步也是为了得到校正相机镜头畸变的参数，matlab 就有实现此功能的toolbox:然后就是用矫正好的相机对一系列标准距离上的被测平面进行测量，记录若干组 “实际位置—光斑位置“的采样数据，然后对这些数据用 least square minimization实现拟合，得到三角测距方程里面几个参数的实际值，比如基线长度，夹角之类的：到此完全讲完了，最后是当时用MFC写的软件GUI，结果还是 low 爆了。。。gal game 什么的我可从来没听过References:[1] [2][3]
楼上的高中同学DIY 项目真的让我很崇拜啊。我现在高考刚刚结束 ，我不是业内人士。看到感兴趣的我就过来了。第一次回答问题。以前尝试用opencv 做过一个实时对手的点云重建。不过现在都有现成的方法。关于3D重建这一类问题。现在能做到，商用级别的普遍是使用结构光方法。MS的Kinect ，Intel的 Realsense 就是采用的这种方法他的工作原理就是让红外激光DOE光栅 后高比分束为成千上万的小光束，即通常我们所说的散斑，射在物体上。摄像头通过捕捉反射的红外散斑，交由处理器进行解码后可计算出物体的三维数据。来看看Kinect 的组成--图片侵权私信我！这是红外摄像头拍摄到的 红外散斑图像这是实物到点云的重建流程Intructables上 也有很多DIY 3D扫描器的这是用kinect做的 3d扫描器还有用线性激光器做的3D扫描器当然还可以直接用两张左右图直接 匹配出 3D深度图。对摄像头进行calibration后得出畸变参数，就能用Opencv进行视觉匹配。LEFTRight调用opencv的BM方法得到的深度图还有另外一种简便快捷的方法。前段时间 AutoDesk公司推出了普通用户的建模软件Autodesk 123D只需要按照序列拍摄不同角度的物体就可以输出3D模型。
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