拍摄一条高速公路，怎样把车辆，树木过滤掉而只实现公路的三维重建呢
树是在路之外的咯，你建模的时候只建立公路的，就没有树什么事。至于路上的车，得靠采集大量数据，把不同的部分（车）过滤掉来得到路面的。抠像了插值也可以，但比较不靠谱。
■网友
我在沃尔沃汽车工作的前二年的主要工作内容之一正是基于图像传感器的道路三维重建。相关工作公开发表的论文是：Reliable Vehicle Pose Estimation Using Vision and a Single-Track Model。我不是作者，我是应用作者的研究成果干活的。我也只能帮到这儿了。另外，基于激光雷达的道路三维重建也可以有。
■网友
Image based SLAM的话，可以先做semantic segmentation，不是路的点就不triangulate就是了。或者做完整个重建再去掉那些点。推荐先做整个重建再去掉多余的点，我的直觉是你只用路上的点做SLAM误差会很大…
■网友
lidar采集三维坐标点，然后投影到平面上（ 映射关系要已知），通过图像处理的一些算法，过滤掉树和汽车，或许会用到人工神经网络，最后再逆向回去，就会得到你想要的三维。
■网友
干嘛要拍摄，直接把工程图搞到手 cad完后直接3d挤压不好么
■网友
两个思路：
1，建之前过滤，在图像里先把公路选出来，只用这一部分来重建
【拍摄一条高速公路，怎样把车辆，树木过滤掉而只实现公路的三维重建呢】 2，建完再过滤，在重建好的点云里把公路以外的东西过滤掉
……感觉好像说了和没说一样
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