1. 如何實現三維重建可視化
如果是自己開發，用VTK，Open Inventor的SDK；如果是應用，可以直接利用Amira，Avizo，VG，Mimics等軟體，這些都是基於序列切片數據進行三維重建。
還有另外一種新的技術，基於不同角度照片進行三維重建，這個就不太了解了，目前這個比較火。
2. Photoscan掃描軟體怎麼通過實物圖實現三維重建
1、打開photoscan軟體，然後點擊「菜單欄」--「工作流程」--「添加照片」
2、「菜單欄」--「工作流程」--「對齊照片」，此處「成對預選」選擇「已禁用」，精度：越高越好，處理時間越長
3、「菜單欄」--「工作流程」--「建立密集點雲」
4、利用選擇按鈕，通過「平移」、「旋轉」，設置工作區。
5、「菜單欄」--「工作流程」--「生成網格」
表面類型：任意
源數據：密集點雲
6、「菜單欄」--「工作流程」--「生成紋理」
7、此時已經生成了三維模型。通過菜單欄--「文件」--「導出模型」。
3. 如何用照片建模
選擇相機：盡量選擇高解析度的單反相機，建議1000萬像素以上。避免使用廣角魚眼鏡頭，鏡頭焦距控制在20mm到80mm之間，最好是50mm焦距鏡頭。最好是選擇定焦鏡頭，如果使用變焦鏡頭，請將該鏡頭焦距設置成最大或最小值。相機設置：將相機調整為最大解析度模式。Iso值應設置為最低，否則高iso會產生噪點。光圈值應該足夠高（光圈越小越好），以產生足夠的景深，背景不要太模糊。快門速度不應該過慢，否則輕微的動作會造成圖像模糊。最高精度合成時（如人像3D建模），建議使用無損壓縮，tiff格式的原始數據是最好的，（在拍攝時選擇RAW模式，然後使用photoshop等工具轉化為tiff格式）。場景要求：避免選擇高反光、透明的物體，例如玻璃瓶，鏡面等。如果容易反光的物體，最好使用柔光燈或在陰天下拍攝，盡可能沒有亮點。避免選擇有兩面絕對對稱的物體（形狀和紋理都對稱），例如單色立方體或有對應面一樣紋理的立方體。避免有移動的物體在場景中，要保證被拍攝的背景環境是不變的。避免絕對平坦的物體，例如平口盤子等。避免絕對平坦的背景，有層次感會更好，背景顏色也不要選擇單色的背景，最好是雜亂無章的圖案。除了被合成的物體外，畫面前景中不要有沒用的物體。拍攝照片：在拍攝時，要保證整個被拍攝的物體以及背景絕對不能移動或變動。不同規則的物體，在拍攝前要規劃好其擺放方式，一般來說，通過移動相機能夠方便的把物體各個角度細節都能夠拍攝清楚即可。
4. 有誰知道那些軟體可以通過照片做出3D建模的
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5. 三維重建（2）：基礎簡介之多視角立體視覺技術（中）
在上篇文章里，我簡單地介紹了多視角立體視覺的流程。
說的通俗點，就是先拍照片，接著計算每張照片的相機參數，然後從這些照片和參數里重構出照片里場景的三維幾何結構，最後需要微調一下重構得到的結果。
在這篇文章里，我介紹前兩部分：1. 如何獲得圖像；2.相機投影模型。
多視角立體視覺（multi-view stereo， MVS）的場景里，我們一般在三種情形中獲得照片：
一般的技術都是先在實驗室裡面玩一玩（原因是實驗室里的光照條件完全可控），然後到戶外小規模地試一把，最後再在大規模的數據上測試。這也符合一般的科學認識和探索過程。早期的MVS技術也是這樣變遷的。
這些技術從實驗室的小把戲到成為實際可用，主要得益於兩點：1. 硬體上的提升；2. 「運動到結構」演算法的改進。
這里「運動到結構」是我的直譯，比較簡單粗暴，英文原文是Sturcture from Motion，縮寫為SfM。
我先說說第一點，也就是硬體上的提升。其實這點對於大家來說是有目共睹的，現在的內存已經輕松達到128G，cpu很多都是6核而且每核都是雙線程，硬碟基本都是4T或者以上。再說說手機和相機吧，手機在這10年簡直就是天翻地覆，10年前還是用的諾基亞6120C，現在已經基本用的是iphone最新版，這差距就不用我說了吧。相機在這方面的提升也是很大的，首先是感測器質量的提升所帶來的像素大小上的提升，此外因為儲存卡的容量上的提升導致存儲更加便捷。其實這些硬體上的提升相比較於顯卡上的提升來說，簡直就是小菜一碟。從12年開始，英偉達公司對於顯卡上的提升既滿足了深度學習熱潮的需要，也為深度學習熱潮添磚加瓦了不少。怪不得英偉達的老總（就是那個台灣人，和我老闆的一個朋友關系很好）每次在計算機視覺的頂會上都是笑嘻嘻的看著我們這群人，估計從心底里認為我們也是為英偉達帶來紅利的賣力還不拿錢的銷售員吧。
硬體上的這些提升使得SfM技術、MVS技術可以輕松處理上百萬張的圖像，從而做到城市集群規模，甚至是國家規模，全球規模的三維重建。
在三維重構技術的這個方面，研究人員辛苦奮鬥了很多年，但是直到最近才能將這項實用的技術用於大規模的工業領域。這得益於兩個技術的發展，一個是SfM技術，另一個就是非常實用的同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技術。SLAM技術可用的范圍太廣泛了，比如掃地機器人就是用的SLAM技術。
最原始的相機模型是針孔相機，維基網路對針孔相機的介紹是這樣的：
我們如果要深入學習針孔相機模型，需要明白幾個關鍵的坐標系統：世界坐標系統W，相機坐標系統C，圖像坐標系統I，感測器坐標系統S。這四個坐標系統是不同但又可以轉換的。實際物體處於世界坐標系統W中，假設這個物體上有一個點x-W，那麼這個點x-W在相機坐標系統C上的位置x-C可以經過一個W到C的變換得到。類似的，我們還可以得到x-W在圖像坐標系統I 上的位置x-I和在感測器坐標系統S上的位置x-S。
下圖是一個簡要的針孔相機模型。
對於單個相機的成像系統，我們一般認為世界坐標系統W和相機坐標系統C是一樣的，也就是在這兩個系統中，物體上的點x在W上和在C上的位置是一樣的，即x-W=x-C。但是對於多個相機的成像系統，我們認為W和每個Ci (Ci是第一個相機成像系統)都是不一樣的。
當然，對於廣角相機，世界坐標系統和相機坐標系統也是不一樣的。比如下圖：
對於上圖中的左上角圖，因為廣角相機看到的范圍很大，導致圖像的每個局部都會有扭曲現象，比如中間部分被放大，四周部分被縮小。那麼我們在還原的時候就會把中間部分按比例縮小，同時把四周放大，從而得到圖像中場景的正常視角，也就是非廣角相機拍攝到的畫面。
相機的另一個問題rolling shutter effects（中文翻譯是「卷簾效果」）與快門速度和相機感測器存儲方式有關，一般的感測器都是一行一行地存儲入射光里所包含的場景信息，但是如果快門過快，那麼上一行像素和下一行像素所存儲的信息就會不匹配，比如在你微笑的那一瞬間，上一行像素存儲的是你的嘴唇，但是下一行像素拍攝到你微笑露出來的牙齒。如果對這個現象不是特別直觀，可以觀看這個鏈接里的動圖： https://petapixel.com/2017/06/30/rolling-shutter-effect-works/ 。
PS. 從這篇文章開始，我已經換了一本書學習三維重建了，這本《Multi-view Stereo：A tutorial》寫的有點亂，我經過一個朋友推薦，學習Christian Wöhler寫的《3D Computer Vision：Efficient Methods and Applications》這本書。希望把這本書用淺顯易懂的語言解釋給大家。
6. 一張照片能否完成重建任務
不能。三維重建任務中，單張照片只能還原物體在一共平面的狀態，單還需要考慮仰視俯視側視等情況，故不能。
7. 我骨盆—17受傷，要做三維重建，什麼是三維重建
三維重建一般是做的CT三維重建。這個是對於骨盆骨折等局部骨骼比較多，而復雜的骨折處的一種檢查方法，因為在普通的X線照片檢查中，會出現前後骨頭之間的重疊而不好判斷。而CT檢查則是一個層面一個層面的顯示圖像，可以看到細小的骨折，同時也沒有重疊，但是因為CT是一層一層的，所以缺乏X線片一樣的整體印象，進行三維立體重建，可以將CT的數據經過電腦處理，而成為一個直觀的三維立體的圖像，對於患者和醫生判斷具體的骨折程度，和部位都是有利的。