我正在研究一個研究項目，使用放置在中心的單個旋轉kinect來構建房間的360度3D視圖。使用單個旋轉kinect的房間的360度3D視圖
我目前的方法是使用Iterative Closest Point算法來獲得每旋轉2到5度後通過kinect獲得的3D點雲。
請注意，我們需要在kinect旋轉時實時構建視圖，因此我們需要在kinect旋轉一小圈後捕獲點雲。
然而，ICP算法在計算上是昂貴的。
我在尋找更好的解決方案來解決上述問題。任何幫助/指針在這個方向將不勝感激。
我不確定您對機器學習和計算機視覺的交集有多熟悉。但是最近，隨着機器學習的進步，一個更難解決的問題已經得到解決：從非結構化的圖像集合中生成大面積的3D模型。例如，「在一天建築羅馬」：see this video, as it may just blow your mind的示例。
隨着你的思想被適當的吹拂，你可能想要查看一下機器學習技術，這種技術可以有效地進行計算in this video。
您可能需要跟進Noah Snavely's PhD thesis，並查看他使用的算法以及其他用於構建此係統的工作。似乎從一個旋轉點重建單個房間的問題必須是一個更容易的推理問題。然後再次，你可能只是想看看在their software :)
用於推薦離線算法作爲實時問題（由用戶明確詢問）的解決方案。 – 2013-03-26 05:30:29
我主要建議一些指向機器學習和推理技術的指針。儘量不要這麼閉目，以爲如果你不能像現在那樣使用這個軟件，那麼它就沒用了。如果運行速度足夠快，可以將數千張圖像重建爲整個城市，那麼實時生成單個房間的結構可能會非常快。 – 2013-03-26 05:36:18
[刪除downvote，因爲你似乎想要引導人們到Bundler的美妙世界（即使他們並不真正需要它）]雖然你建議的方法工作，他們需要花費幾分鐘的時間來處理數千*圖像*到*點雲*。 OP有什麼是Kinect，因此他不是從影像開始。相反，他將RGB +深度作爲輸入。你建議他（a）放棄深度，並（b）應用離線算法來解決他的問題。這是如何有用的答覆？ – 2013-03-26 06:03:18
執行情況定義「更好」。以更低精度的代價加快速度？ – 2013-03-26 05:16:22
不......不會更快速地降低精度......東西是脂肪和精確的...... – user1628340 2013-03-26 05:28:18
您最好的選擇可能是Kinect Fusion算法。去谷歌上查詢。 IIRC，作者在GPU上實現了它，但是您可以針對更少數量的（CPU）內核交換更新/秒。 – 2013-03-26 05:32:04