三维重建Fusion中的TSDF算法通俗描述_tsdf四个步骤1.建立长方体包围盒

看个视频

https://www.youtube.com/watch?v=8M_-lSYqACo
这是mobilefusion的视频，大家先了解一下，看到在三维重建的时候外面有个长方体包围盒了吗？

数据准备：

我们不同角度拍摄的RGB图、深度图和相应的pose.txt。

步骤：

1.建立长方体包围盒

要建立一个长方体包围盒。让所有的三维点都在这个长方体里面。
假设z方向垂直相机。
很明显，x,y方向上的极值就是图像的边界。
图像的边界点是就是四个角。
(0,0),(w,0),(0,h),(w,h)
z方向上深度范围是0~max_depth
组合而成的边界点就是（0，0，0），（0，0，max_depth）,(w,0,0)等的2^3=8种情况，然后把这些点用相机的内参和外参换算到世界坐标系中，长方体的极点。

2.划分网格

在长方体内部划分网格
比如说我们现在求得的长方体的极点分别是（-1，-1，-1），（1，1，1）单位是米。
我们要在这个长方体内部划分网格，就是分割出一个个等体积的小的立方体，也就是所谓的体素。我们让体素的边长是0.02，也就是2厘米。
那么从-1到1，我们可以划分出100个体素，也就是说这个长方体上每个小立方体的8个顶点的坐标可以用（x,y,z）来表示，其中x,y,z都是0-100之间的，同时它们的世界坐标也可以通过（-1+0.02x,-1+0.02y,-1+0.02*z）来计算出来。
以下图片来自https://blog.csdn.net/qq_31785865/article/details/78524429

3.迭代更新tsdf网格

遍历每一组数据（RGB图、深度图、pose.txt）
每次把这个长方体内的所有格点的世界坐标通过逆变换到相机坐标，再投影到图片上。
再将图片上对应位置的深度与格点的在相机坐标系下的深度比较。
depth_diff = depth_val-cam_pts[2,:]；
如果|depth_diff |<trunc_marin则认为有效。
用dist=depth_diff/trunc_marin去加权更新tsdf网格。
ps:tsdf网格是和2中划分的长方体一样的，每个顶点存放的是dist的加权和。（TSDF主要获得差值+权重）

4.找等值面

用marching cubes算法在tsdf网格中寻找dist加权和为0的等值面。就是物体表面。

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