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虚拟现实和增强现实之场景理解算法：三维场景重建：
SLAM 算法原理与实践
1 绪论
1.1 虚拟现实与增强现实简介
虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）是
近年来迅速发展的技术领域，它们通过计算机生成的图像和环境，为用户提供
沉浸式的体验。VR 技术构建一个完全虚拟的环境，用户可以完全沉浸在其中，
与虚拟世界进行互动。而 AR 技术则是在现实世界的视图上叠加虚拟信息，增
强用户对现实世界的感知和理解。
1.2 场景理解的重要性
在 VR 和 AR 应用中，场景理解是核心环节之一。它涉及到对环境的感知、
理解和重建，使虚拟内容能够准确地与现实世界融合。场景理解的准确性直接
影响到用户体验，包括虚拟对象的定位、跟踪以及与现实环境的交互。
1.3 维场景重建概述
三维场景重建是通过一系列图像或传感器数据，构建出环境的三维模型。
在 VR 和 AR 中，这一步骤至关重要，因为它为虚拟内容的放置和交互提供了基
础。三维场景重建技术包括但不限于结构光扫描、立体视觉、光流法和 SLAM
（Simultaneous Localization and Mapping）算法。
1.3.1 示例：使用 OpenCV 进行基本的立体视觉重建
#
导入所需库
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
#
读取左右图像
imgL = cv.imread('left.jpg',0)
imgR = cv.imread('right.jpg',0)
#
创建
StereoBM
对象
stereo = cv.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
#
计算视差图
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kkchenjj
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