SIFT 알고리즘은 특징점의 매칭에 사용되며 향상된 RANSAC

SIFT 알고리즘은 특징점의 매칭에 사용되며 향상된 RANSAC 알고리즘은 불일치를 제거하기 위해 사용됩니다. SFM 알고리즘은 드문 드문 한 점군을 재 구축하기 위해 3 차원 좌표를 해결하는 데 사용됩니다. CMVS PMVS 방법은 3 차원 재구성을위한 조밀 한 점 구름을 생성하는 데 사용됩니다. Weng Fuzhou [28]는 RGB-D SLAM 알고리즘을 사용하여 3 차원 재구성을 제안하고 RGB-D 카메라 Kinect를 사용하여 이미지를 가져옵니다

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SIFT算法用于匹配特征点，改进的RANSAC算法用于消除不一致性。SFM算法用于求解三维坐标以重建稀有点云。CMVS PMVS方法用于生成3D重建的密集点云。翁福州[28]提出了使用RGB-D SLAM算法进行三维重建，并使用RGB-D相机Kinect来获取图像的方法。

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SIFT算法用于匹配要素点，并采用改进的RANSAC算法消除差异。SFM 算法用于求解 3D 坐标，以重建罕见且罕见的单点组。CMVS_PMVS 方法用于生成密集点云，用于 3D 重建。翁福州 [28] 建议使用 RGB-D SLAM 算法进行 3D 重建，并使用 RGB-D 相机 Kinect 获取图像

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SIFT algorithm is used to match feature points, and RANSAC algorithm is used to delete inconsistent values. SFM algorithm is used to reconstruct rare point groups and solve three-dimensional coordinates. CMVs PMVs method is used to generate dense clouds for 3D reconstruction. We use rgb-d SLAM algorithm to recommend 3D reconstruction, and use Kinect camera to get images<br>

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