三维点云处理技术二：三维点云表征概述
三维点云数据获取方式及原理
主要分为立体视觉测量法、结构光3D成像法、飞行时间TOF法。
立体视觉测量法
相机成像模型
视觉SLAM14讲——相机模型介绍
世界坐标系下的三维坐标点相机坐标系下的坐标归一化坐标畸变后的坐标像素坐标
被动双目立体视觉
双目立体视觉是利用视差原理来计算深度。两幅图片因为相机视角不同带来的图像差别构成视差，过程如下：
1，首先需要对双目相机进行标定，得到两个相机的内外参数、单应矩阵。
2，根据标定结果对原始图像校正，校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。
3，对校正后的两张图像根据极线约束进行像素点匹配。
4，根据匹配结果计算每个像素的深度，从而获得深度图。
主动双目立体视觉
利用投影在物体上的图案，帮助两个相机计算双目匹配；有多种可能的投影图案，一个方案是使用伪随机散斑。
结构光3D成像法
结构光可分为点、线、面结构光，测距原理就是三角测距法。
【深度相机】结构光
结构光的概念及其实现三维成像的主要原理是什么？
飞行时间TOF法
分为脉冲法和相位法。
脉冲法:距离的时域检测，通过估计光在被物体反射后从照明器传播到相机所花费的时间来计算。
相位法：距离的频域检测，根据发射光与反射光的相位延迟来计算飞行时间。
TOF科普篇
TOF工作原理是什么？
TOF–TOF相机技术原理深入解析与分享
三维信息的表征形式
点云的基本特征和描述
点云的法向量估计
点云的PCA
点云PCA本质上就是求解过点云中心的向量，使得所有点云投影到该向量的投影位置方差最大。