此示例显示从3D对象获取和模型创建到匹配的完整流程

步骤是：

• 成对注册3D数据
• 全局注册所有3D数据
• 注册3D数据的联合
• 采样和平滑抑制异常值
• 三角测量
• 模型提取和培训
• 匹配来自另一个相机的图像
  

1.获取om3文件

dev_update_off () //暂停刷新
获取om3文件名
list_image_files ('universal_joint_part', 'default', [], AllImageFiles)
tuple_regexp_select (AllImageFiles, 'intensities', ImageFiles)  //选择符合公式的数组元素
ImageFiles := sort(ImageFiles) //图像文件

2.准备可视化

dev_close_window () //关闭窗体
dev_open_window (250, 0, 748 + 12, 300, 'black', WindowHandle3D) //打开窗体1
dev_open_window (0, 0, 748 / 2, 240, 'black', WindowHandle1) //打开窗体2
dev_open_window (0, 748 / 2 + 12, 748 / 2, 240, 'black', WindowHandle2) //打开窗体3
set_display_font (WindowHandle1, 16, 'mono', 'true', 'false')  //设置窗体1字体
set_display_font (WindowHandle2, 16, 'mono', 'true', 'false')  //设置窗体2字体
set_display_font (WindowHandle3D, 16, 'mono', 'true', 'false') //设置窗体3字体
准备可视化
Color1 := 'green'   //设置颜色1为绿色
Color2 := 'yellow'  //设置颜色2为黄色
Color3 := 'gray'    //设置颜色3为灰色
dev_set_window (WindowHandle1) //切换窗体1
dev_set_draw ('margin') //设置轮廓
dev_set_color (Color1)  //切换颜色1
dev_set_window (WindowHandle2) //切换窗体2
dev_set_draw ('margin') //设置轮廓
dev_set_color (Color2)  //设置颜色2

3.准备3D可视化

准备3D可视化
CamParam1 := [0.06,0,8.5e-6,8.5e-6,380.0,150.0,760,300]   //相机1内部参数
CamParam2 := [0.06,0,8.5e-6,8.5e-6,380.0,275.0,760,550]   //相机2内部参数
create_pose (70, -20, 1800, 125, 345, 185, 'Rp+T', 'gba', 'point', PoseVisualize) //创建一个三维坐标系
Instructions[0] := '旋转: 鼠标左键' 
Instructions[1] := '缩放:   Shift + 鼠标左键'
Instructions[2] := '移动:   Ctrl  + 鼠标左键'
VisualizeParameterNames := ['color','color_0','color_1','point_size','point_size_0','point_size_1'] //参数名称
VisualizeParameterValues := [Color3,Color1,Color2,1.0,1.0,1.0] //参数值read_image (Image, 'universal_joint_part/universal_joint_part_intensities_00')  //读取图像1
read_image (Image2, 'universal_joint_part/universal_joint_part_intensities_01') //读取图像2
gen_rectangle1 (Rectangle, 0, 0, 479, 747) //创建矩形dev_set_window (WindowHandle1) //切换窗体1
dev_display (Image) //显示图像
dev_set_window (WindowHandle2) //切换窗体2
dev_display (Image) //显示图像
Message := '该程序为基于表面的3D匹配创建的一个3D模型'
Message[1] := '通过从一系列3D传感器图像来注册3D传感器数据'
Message[2] := ' '
Message[3] := '之后，该模型用于将对象定位在不同源的3D数据中'
Message[4] := ' '
Message[5] := ' '
Message[6] := '步骤 1:'
Message[7] := '成对注册3D传感器数据'
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'white', 'false') //显示信息
disp_continue_message (WindowHandle3D, 'black', 'true') //暂停信息
stop () //暂停

4.读取3D模型

读取一个 3D 模型
read_object_model_3d ('universal_joint_part/universal_joint_part_xyz_00.om3', 'm', \[], [], ObjectModel3D, Status)
PreviousOM3 := ObjectModel3D
RegisteredOM3s := ObjectModel3D
copy_object_model_3d (ObjectModel3D, 'all', CollectedAffineObjects) //复制一个 3D 模型对象
Offsets := []
hom_mat3d_identity (HomMat3DStart) //创建一个三维变换矩阵
HomMat3DCompose := HomMat3DStart
采取22次扫描中的15次进行三角测量
NumTrainingImages := 15
NumSearchImages := |ImageFiles| - NumTrainingImages
for Index := 1 to NumTrainingImages - 1 by 1读取下一个 3D 模型read_object_model_3d ('universal_joint_part/universal_joint_part_xyz_' + Index$'02d', 'm',\[], [], ObjectModel3D, Status)跳过小对象，因为注册可能会失败get_object_model_3d_params (ObjectModel3D, 'num_points', ParamValue) //获取 3D 模型的参数if (ParamValue < 1000)clear_object_model_3d (ObjectModel3D) //清除3D模型continue endif注册最后一个成功的比赛和当前的模型搜索两个 3D 模型之间的转换register_object_model_3d_pair (ObjectModel3D, PreviousOM3, 'matching', 'default_parameters',\'accurate', Pose, Score)如果注册失败，请忽略此视图if (|Pose| == 0 or Score < 0.7)clear_object_model_3d (ObjectModel3D) //清除3D模型continueendiftry积累结果pose_to_hom_mat3d (Pose, HomMat3D)  //将一个三位模式转换为一个同质变换矩阵RegisteredOM3s := [RegisteredOM3s,ObjectModel3D]Offsets := [Offsets,HomMat3D]创建可视化的3D对象模型hom_mat3d_compose (HomMat3DCompose, HomMat3D, HomMat3DCompose)            //将两个三维变换矩阵相乘操作affine_trans_object_model_3d (ObjectModel3D, HomMat3DCompose, ObjectModel3DAffineTrans) //将一个 3D 模型进行任意仿射转换CollectedAffineObjects := [ObjectModel3DAffineTrans,CollectedAffineObjects]准备下一轮PreviousOM3 := ObjectModel3D显示所有3D对象模型dev_set_window (WindowHandle3D) //切换窗体1disp_object_model_3d_safe (WindowHandle3D, CollectedAffineObjects, CamParam1, PoseVisualize, VisualizeParameterNames, VisualizeParameterValues)disp_message (WindowHandle3D, '注册模型', 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息显示灰度值图像进行说明dev_set_window (WindowHandle1) //切换窗体2dev_display (Image) //显示图像dev_set_line_width (3) //设置线宽dev_display (Rectangle) //显示矩形Message := '视图 ' + Index disp_message (WindowHandle1, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息读取图像read_image (Image, ImageFiles[Index]) //读取图像现在显示新的框架，看到两个框架dev_set_window (WindowHandle2) //切换窗体3dev_display (Image) //显示图像dev_set_line_width (3) //设置线宽dev_display (Rectangle) //显示矩形Message := '视图 ' + (Index + 1) disp_message (WindowHandle2, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息catch (Exception1) clear_object_model_3d (ObjectModel3D) //清除3D模型endtry
endfor

5.显示成对注册结果1

dev_set_window (WindowHandle1)   //切换窗体2
dev_close_window () //关闭窗体
dev_set_window (WindowHandle2)   //切换窗体3
dev_close_window () //关闭窗体
dev_set_window (WindowHandle3D)  //切换窗体1
dev_set_window_extents (0, 0, 760, 550) //调整窗体大小
dev_clear_window () //清除窗体
显示成对注册的结果
Message := '成对注册结果'
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息
Message := '成对注册在许多图像上存在累积错误的风险，' 
Message[1] := '因此，结果将在下一步全局细化'disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false') //显示信息
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, CollectedAffineObjects, CamParam2, PoseVisualize,\['colored','disp_background'], [12,'true'], [], [], Instructions,\PoseVisualize)
clear_object_model_3d (CollectedAffineObjects) //清除3D模型

6.显示成对注册结果2

基于成对登记结果的所有视图的全局注册

全局登记需要近似的相对姿态（由齐次矩阵表示）作为输入。 在本例中，使用成对注册的结果。另一种可能性是使用机器人的姿势，例如，如果相机连接到机器人手臂上。

dev_clear_window () //清除窗体
Message := '步骤 2:'
Message[2] := ' '
Message[3] := '需要3D相机数据的全局注册来完善结果'
Message[4] := '这可能需要一分钟，请稍候...'
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'white', 'false') //显示信息
register_object_model_3d_global (RegisteredOM3s, Offsets, 'previous', [], 'max_num_iterations',\1, HomMat3DRefined, Score) //改进 3D 模型间的相对变换
应用结果
affine_trans_object_model_3d (RegisteredOM3s, HomMat3DRefined, GloballyRegisteredOM3s) //将一个 3D 模型进行任意仿射转换
清除输入数据
clear_object_model_3d (RegisteredOM3s) //清除3D模型
Title := '全局注册结果'
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, GloballyRegisteredOM3s, CamParam2, PoseVisualize,\'colored', 12, Title, [], Instructions, Pose) 

7.联合注册模型

union_object_model_3d (GloballyRegisteredOM3s, 'points_surface', UnionOptimized) //将多个 3D 模型集合当一个 3D 模型
dev_clear_window () //清除窗体
Title := '联合注册模型'
Message := '这个结果还是存在噪音'
Message[2] := '因此，下一步将进行进一步的处理。.'
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false') //显示信息
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, UnionOptimized, CamParam2, PoseVisualize, \['point_size','color','disp_background'], [1.0,'gray','true'],\Title, [], Instructions, Pose)
clear_object_model_3d (GloballyRegisteredOM3s) //清除3D模型

8.处理图像

对原始数据：二次采样，平滑和三角测量

8.1子采样

样本距离表示目标精度。 在采样模式'准确'中，这个大小的体素必须至少包含'min_num_points'点，以被认为是有效的。 返回体素中所有点的平均值。
MinNumPoints := 5
SampleDistance := 0.5对3D对象模型的处理进行采样
sample_object_model_3d (UnionOptimized, 'accurate', SampleDistance, 'min_num_points',\MinNumPoints, SampleExact)Title := '采样对象（采样距离: ' + SampleDistance + 'mm)'
Message := '采样次数减少重叠区域的点数.'
Message[1] := '因此，现在的分数需要进行平均分配'
Message[2] := '另外，体素的点数少于'+ MinNumPoints + ' 删除的点数.'
* Message[3] :=  MinNumPoints + ' 删除的点数.'
*Message[3] := 'less than ' + MinNumPoints + ' points are removed.'
dev_clear_window () //清除窗体
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false') //显示信息
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, SampleExact, CamParam2, Pose, \['point_size','color','disp_background'], [1.0,'gray','true'],\Title, [], Instructions, Pose)
clear_object_model_3d (UnionOptimized) //清除3D模型

8.2 图像计算与平滑

暂时移动物体，使坐标系的原点位于物体的正下方。
这样，结合smooth_object_model_3d的'mls_force_inwards'选项，
平滑对象模型的法线将向下指示，使基于表面的3D匹配更加强大。

get_object_model_3d_params (SampleExact, 'center', Center) //获取 3D 模型的参数
get_object_model_3d_params (SampleExact, 'bounding_box1', BoundingBox) //获取 3D 模型的参数
hom_mat3d_identity (HomMat3DTrans) //创建一个三维变换矩阵
hom_mat3d_translate_local (HomMat3DTrans, -Center[0], -Center[1], -BoundingBox[2], HomMat3DTranslate) //对三维变换矩阵进行平移操作
affine_trans_object_model_3d (SampleExact, HomMat3DTranslate, SampleExactTrans)//将一个 3D 模型进行任意仿射转换
smooth_object_model_3d (SampleExactTrans, 'mls', 'mls_force_inwards', 'true', SmoothObject3DTrans)//对 3D 模型的三维点进行平滑处理
hom_mat3d_invert (HomMat3DTranslate, HomMat3DInvert) //对二维变换矩阵进行倒置操作
affine_trans_object_model_3d (SmoothObject3DTrans, HomMat3DInvert, SmoothObject3D) //将一个 3D 模型进行任意仿射转换
Title := '平滑对象'
Message := '平滑减少更多噪音'
dev_clear_window () //清除窗体
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false') //显示信息
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, SmoothObject3D, CamParam2, Pose, \['point_size','color','disp_background'], [1.0,'gray','true'],\Title, [], Instructions, Pose)
clear_object_model_3d (SampleExact)          //清除3D模型
clear_object_model_3d (SampleExactTrans)     //清除3D模型
clear_object_model_3d (SmoothObject3DTrans)  //清除3D模型

8.3 三角测量

Message := '请等待三角测量...'
Message[1] := '检查状态栏以获取进度信息。'
dev_clear_window () //清除窗体
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'white', 'false') //显示信息
triangulate_object_model_3d (SmoothObject3D, 'greedy', [], [], Surface3D, Information) //创建一个 3D 对象模型的表面三角
Title := '平滑和三角形表面处理'
dev_clear_window ()
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, Surface3D, CamParam2, Pose, 'disp_background', \'true', Title, [], Instructions, Pose)
clear_object_model_3d (SmoothObject3D)   //清除3D模型

9.基于表面做3D匹配

从处理后的数据中分割万能接头部分，并从中提取基于表面的3D匹配模型。

connection_object_model_3d (Surface3D, 'mesh', 1, ObjectModel3DConnected) //确定三维对象模型的连接的组件
clear_object_model_3d (Surface3D)   //清除3D模型
选择大型组件
select_object_model_3d (ObjectModel3DConnected, ['has_triangles','num_triangles'], 'and', [1,2000], [1,100000], ObjectModel3DSelected)
Title := '大型连接组件以不同的颜色显示'
Message:= '在三角测量之后，所需对象可以容易地被分割，'
Message[1]:='该分割于基于表面的3D匹配的训练模型.'
dev_clear_window ()
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false')
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, ObjectModel3DSelected, CamParam2, Pose, ['colored','disp_background'], [12,'true'], Title, '#' + ObjectModel3DSelected, Instructions, Pose)
clear_object_model_3d (ObjectModel3DConnected)   //清除3D模型
select_object_model_3d (ObjectModel3DSelected, ['central_moment_2_x','central_moment_2_y'], 'and', [150,200], [400,230], ObjectModel3DCross)
clear_object_model_3d (ObjectModel3DSelected)   //清除3D模型
Title := '分段培训模式'
Message := '该对象被用作基于表面的3D匹配的输入'
dev_clear_window ()
disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false')
visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, ObjectModel3DCross, CamParam2, Pose, ['colored','disp_background'], [12,'true'], Title, '#' + ObjectModel3DCross, Instructions, Pose) 
确定生成的3D对象模型的法线方向
test_normal_direction (ObjectModel3DCross, InvertNormals)
创建一个最终反向法线的曲面模型
create_surface_model (ObjectModel3DCross, 0.03, 'model_invert_normals', InvertNormals, SurfaceModelID)

10.评估模型准确度

1.来自原始相机数据表面的3D匹配
2.将来自三角测量的结果应用于注册/三角测量管线的数据。
3.在此步骤中，我们评估该模型的准确度。

Message := '首先，我们尝试找到由相同相机获取的3D数据中的模型，而不是训练数据。'
for Index := 1 to NumSearchImages by 1* 读取下一个视图read_image (Image, ImageFiles[NumTrainingImages + Index - 1]) //读取图像* 从文件中读取一个 3D 模型read_object_model_3d ('universal_joint_part/universal_joint_part_xyz_' + (NumTrainingImages + Index - 1)$'02d', 'm', [], [], ObjectModel3D, Status)set_grayvals_object_model_3d (Image, ObjectModel3D)

10.1 在场景中找到模型

  从 3D 背景中找出最佳匹配find_surface_model (SurfaceModelID, ObjectModel3D, 0.07, 0.2, 0.5, 'false', [], [],\PoseMatch, Score, SurfaceMatchingResultID)pose_to_hom_mat3d (PoseMatch, HomMat3D) //将相机参数从 3D 姿态转变成 3×4 投影矩阵affine_trans_object_model_3d (ObjectModel3DCross, HomMat3D, ObjectModel3DAffineTrans)//将一个 3D 模型进行任意仿射转换dev_clear_window ()Title := '基于表面的匹配对应的原始数据 (' + Index + '/' + NumSearchImages + ')'visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, [ObjectModel3DAffineTrans,ObjectModel3D],\CamParam2, Pose, ['alpha_0','alpha_1','color_0','intensity_1'],\[1.0,0.8,'green','&gray'], Title, [], Instructions, Pose)

10.2 计算模型和场景之间的距离

    计算指定 3D 模型到另一个 3D 模型的距离distance_object_model_3d (ObjectModel3D, ObjectModel3DAffineTrans, [], 0, 'distance_to', 'points')准备可视化中的颜色* 蓝色：远（ - >），绿色：近（< - ），红色：近（ - >）* - >：强度随距离增加。* < - ：强度随距离减小set_distance_colors (ObjectModel3D, 1.0, 2.0)Title := '模型质量评估，显示场景点'Message := '绿色阴影部分与模型对应 'Message[1] := '红色阴影部分距离模型很远'Message[2] := '蓝色阴影部分是背景'dev_clear_window ()disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false')visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, ObjectModel3D, CamParam2, Pose, \['alpha_0','color_0','intensity_red_0','intensity_green_0',\'intensity_blue_0','disp_background'], \[1.0,'gray','&interest','&correct','&distance','true'],\Title, [], Instructions, Pose)清除场景和变形的模型clear_object_model_3d (ObjectModel3DAffineTrans)   //清除3D模型clear_object_model_3d (ObjectModel3D)   //清除3D模型
endfor
clear_surface_model (SurfaceModelID) //清除指定的曲面匹配模型

11.立体系统重建

来自不同相机的数据的3D匹配。在这种情况下：立体系统重建

init_stereo_and_surface_model (CamParam0, StereoModelID, cam_H_ref)
tuple_regexp_select (AllImageFiles, 'camera_0', ImageFiles1) //选择符合公式的数组元素
tuple_regexp_select (AllImageFiles, 'camera_1', ImageFiles2) //选择符合公式的数组元素
tuple_regexp_select (AllImageFiles, 'camera_2', ImageFiles3) //选择符合公式的数组元素
tuple_regexp_select (AllImageFiles, 'camera_3', ImageFiles4) //选择符合公式的数组元素
hom_mat3d_identity (HomMat3DScale) //创建一个三维变换矩阵
* 从mm到m（传感器数据之间的差异）
HomMat3DScale[0] := 0.001
HomMat3DScale[5] := 0.001
HomMat3DScale[10] := 0.001
affine_trans_object_model_3d (ObjectModel3DCross, HomMat3DScale, OM3DModelTmp) //将一个 3D 模型进行任意仿射转换
clear_object_model_3d (ObjectModel3DCross) //清除3D模型
get_object_model_3d_params (OM3DModelTmp, 'center', Center) //获取 3D 模型的参数
hom_mat3d_identity (HomMat3DTrans) //创建一个三维变换矩阵
hom_mat3d_translate_local (HomMat3DTrans, -Center[0], -Center[1], -Center[2], HomMat3DTranslate) //对三维变换矩阵进行平移操作
affine_trans_object_model_3d (OM3DModelTmp, HomMat3DTranslate, OM3DModel) //将一个 3D 模型进行任意仿射转换
get_object_model_3d_params (OM3DModelTmp, 'diameter', Diameter) //获取 3D 模型的参数
clear_object_model_3d (OM3DModelTmp) //清除3D模型
dev_set_draw ('margin') //设置轮廓
dev_set_line_width (3)  //设置线宽

11.1 开始匹配

为可能的正常方向创建曲面模型。 这个方向在多重设置中是不可预测的，因为它取决于使用哪个相机对来重建一个点。
create_surface_model (OM3DModel, 0.04, 'model_invert_normals', 'false', SurfaceModelID) //清除指定的曲面匹配模型开始匹配
for IndexScene := 0 to |ImageFiles1| - 1 by 1* 每个场景打开4个图像gen_empty_obj (Images) //创建空对象read_image (Image1, ImageFiles1[IndexScene]) //读取图像1concat_obj (Images, Image1, Images) //合并图像read_image (Image2, ImageFiles2[IndexScene]) //读取图像2concat_obj (Images, Image2, Images) //合并图像read_image (Image3, ImageFiles3[IndexScene]) //读取图像3concat_obj (Images, Image3, Images) //合并图像read_image (Image4, ImageFiles4[IndexScene]) //读取图像4concat_obj (Images, Image4, Images) //合并图像将场景显示为图像dev_set_window (WindowHandle3D) //切换窗体tile_images (Images, TiledImage, 2, 'vertical') //把多重图像目标拼成一个大图像gen_rectangle1 (ImageBorders, [0,0,480,480], [0,754,0,754], [479,479,959,959], [753,1507,753,1507]) //创建矩形dev_display (TiledImage) //显示平铺图像dev_set_colored (12) //设置12众颜色dev_display (ImageBorders) //显示图像边界Message := '从4个不同的视图重建场景'disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息

11.2 执行立体系统重建

    执行立体系统重建count_seconds (T0)  //统计时间reconstruct_surface_stereo (Images, StereoModelID, ObjectModelScene) //重建多视角 3D 曲面count_seconds (T1)  //统计时间Message[1] := '执行匹配...'disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true') //显示信息3D数据的预处理首先通过消除稀疏点来过滤异常值：1.搜索附近其它点的点，并将对象模型划分为连接的组件2.只选择大组件3.将剩余组件合并为一个对象（如果剩余多个对象）4.在剩余点上，可以执行平滑以计算法线。这个步骤可以任意方向翻转法线，因为没有上下文可用性，哪个方向可能更好count_seconds (T2) //统计时间确定三维对象模型的连接的组件connection_object_model_3d (ObjectModelScene, 'distance_3d', 0.006, ObjectModel3DConnected)根据 3D 模型特征筛选出需要的 3D 模型select_object_model_3d (ObjectModel3DConnected, 'num_points', 'and', 2000, 10000000, \ObjectModel3DSelected)clear_object_model_3d (ObjectModel3DConnected)     //清除3D模型* if (|ObjectModel3DSelected| > 0)将多个 3D 模型集合当一个 3D 模型union_object_model_3d (ObjectModel3DSelected, 'points_surface', UnionObjectModel3D)对 3D 模型的三维点进行平滑处理smooth_object_model_3d (UnionObjectModel3D, 'mls', [], [], SmoothObject3D1)count_seconds (T3) //统计时间执行匹配，如果没有找到对象，请尝试其他正常方向从 3D 背景中找出最佳匹配find_surface_model (SurfaceModelID, SmoothObject3D1, 0.02, 0.7, 0.25, 'false', 'num_matches',\3, Pose, Score, SurfaceMatchingResultID)count_seconds (T4) //统计时间elseScore := []endifTitle := '发现 ' + |Score| + ' 物体（带指示得分）在场景中 ' + (IndexScene + 1) + ' 中的 ' + |ImageFiles1|Message := '总执行时间: ' + (T4 - T0)$'4.2' + 's'Message[1] := ' - 重建:     ' + (T1 - T0)$'4.2' + 's'Message[2] := ' - 预处理:   ' + (T3 - T2)$'4.2' + 's'Message[3] := ' - 匹配:     ' + (T4 - T3)$'4.2' + 's'dev_clear_window () //清除窗体disp_message (WindowHandle3D, Message, 'window', 50, 12, 'white', 'false') //显示信息if (|Score| > 0)Objects := []for I := 0 to |Score| - 1 by 1pose_to_hom_mat3d (Pose[I * 7:I * 7 + 6], HomMat3D)//将一个三位模式转换为一个同质变换矩阵affine_trans_object_model_3d (OM3DModel, HomMat3D, ObjectModel3DAffineTrans)//将一个 3D 模型进行任意仿射转换Objects := [Objects,ObjectModel3DAffineTrans]endfor设置灰度值set_grayval_object_model_3d (Image1, SmoothObject3D1, cam_H_ref, CamParam0)3D显示结果visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, [SmoothObject3D1,Objects], \CamParam0, [], \['point_size','alpha','alpha_0','color','color_0',\'intensity_0','disp_background'], \[1.5,1.0,1.0,'green','white','&gray','true'], Title,\[' ',Score$'0.2f'], Instructions, PoseOut1)clear_object_model_3d ([ObjectModel3DSelected,SmoothObject3D1,Objects,UnionObjectModel3D])     //清除3D模型clear_object_model_3d (ObjectModelScene)     //清除3D模型elseset_grayval_object_model_3d (Image1, SmoothObject3D1, cam_H_ref, CamParam0)visualize_object_model_3d (WindowHandle3D, SmoothObject3D1, CamParam0, [], \['intensity','disp_background'], ['&gray','true'], \Title, [], Instructions, PoseOut)clear_object_model_3d (ObjectModelScene)     //清除3D模型endif
endfor
stop ()
clear_object_model_3d (OM3DModel)     //清除3D模型
clear_surface_model (SurfaceModelID)  //清除指定的曲面匹配模型
clear_stereo_model (StereoModelID)    //清除指定的多视角立体模型