谷歌3D城市點(diǎn)云模型合成點(diǎn)云方法

在用谷歌3D城市點(diǎn)云模型的算法中，我們來(lái)到了合成點(diǎn)云這一塊，這里跟大家說(shuō)說(shuō)合成點(diǎn)云的方法吧。

合成點(diǎn)云

利用Google Street View API提供的不同地址間的鏈接，我們得到了相信全景圖片的標(biāo)識(shí)點(diǎn)和地理信息。

所以，我們現(xiàn)在可以以新的地點(diǎn)坐標(biāo)重復(fù)之前的步驟，用全景圖片創(chuàng)造3D場(chǎng)景并能夠豐富此前我們用個(gè)點(diǎn)創(chuàng)建的場(chǎng)景，或者重建一個(gè)真實(shí)世界的場(chǎng)景。

我們這個(gè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，會(huì)使用兩個(gè)界限：兩個(gè)全景圖片間的最短距離以及深度信息的重復(fù)。

可以將第一個(gè)載入的全景圖片想象成一個(gè)數(shù)的根部，然后以一種廣度優(yōu)先的方式(breadth-first)進(jìn)行探索。

平均來(lái)說(shuō)，我們注意到谷歌的深度地圖通常包含現(xiàn)實(shí)世界的200-300米的距離，所以我們決定以1：1的比例來(lái)重建場(chǎng)景。

我們將第一個(gè)點(diǎn)云的中心坐標(biāo)設(shè)為(0，0，0)，然后我們根據(jù)真實(shí)世界到全景位置的距離，按照offset proportional來(lái)加入其他的數(shù)據(jù)。

利用一些幾何和近似值，我們可以用這樣一個(gè)算法來(lái)計(jì)算[x，z]平面的distance vector：

除了這個(gè)轉(zhuǎn)化，這個(gè)點(diǎn)云需要根據(jù)從谷歌街景中提取的Heading特定信息來(lái)沿著垂直Y軸來(lái)旋轉(zhuǎn)，然后才得到了一個(gè)近似于如圖的效果。