常见的无特征物体扫描失败

虽然无特征物体扫描有效地克服了照片扫描的限制，但仍然存在一些局限性，这些局限性可能是生成失败的常见原因：

1. 拍摄过程中物体超出画面：算法依赖于在无特征物体捕捉过程中，物体始终保持居中并被框架内捕捉。由于许多扫描物体是反射/透明的，捕捉整个物体并保持其始终被框架内覆盖是至关重要的，这有助于KIRI将物体与背景区分开来。
2. 模糊/快速移动：在整个捕捉过程中，画面需要保持稳定。模糊的画面通常是由于快速移动造成的，这样会导致捕捉不到任何内容。确保在录制过程中以缓慢而稳定的方式移动。
3. 拍摄过程中物体移动：使用无特征物体扫描时，确保物体在整个捕捉过程中保持静止是至关重要的，这样可以让机器学习算法校准物体的精确位置和形状。
4. 完全透明/反射物体：尽管无特征物体扫描非常创新，但完全透明的表面仍然难以被算法识别，例如一个玻璃立方体。完全反射的表面，如镜子，也很难处理，因为它反射所有照射到其表面的光线，这可能会让算法感到困惑。