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  • 点云处理软件

    2013-04-22 19:40:26
    可以很容易的处理三维点云数据 很方便以及很简便
  • 常用点云处理软件

    千次阅读 2020-12-21 20:56:03
    我的第一篇博客 学习期间了解点云数据处理的...CloudCompare主要是点云处理软件,可以加载txt、las、laz、pcd、ply等格式的点云文件以及快速加载大量点云数据,并能进行点云处理算法(配准,重采样,颜色/法向矢量/标

    我的第一篇博客

    学习期间了解点云数据处理的相关算法,也在博客上查找了很多相关的知识,也获得了很大的帮助,因此想把自己学到的点云相关知识分享给大家,一起学习!

    常用的点云处理软件

    学习点云相关算法时会使用到相关的软件来进行一些初步处理或者进行可视化,我学习的过程中用到了几个软件,现在分享给大家。
    1.CloudCompare
    CloudCompare主要是点云处理软件,可以加载txt、las、laz、pcd、ply等格式的点云文件以及快速加载大量点云数据,并能进行点云处理算法(配准,重采样,颜色/法向矢量/标量字段管理,统计数据计算,传感器管理,交互式或自动分段等)以及显示增强工具(自定义色带,颜色&法线向量处理,校准图片处理,OpenGL着色器,插件等)。
    软件下载地址:http://www.danielgm.net/cc/release/
    安装很简单,按步骤安装即可;
    2、pcl库
    PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
    软件下载地址:https://pointclouds.org/
    pcl库对于初学者有很大的帮助,安装过程比较麻烦,好在现在有Windows系统的集成软件,电脑的相关配置有很多博客有介绍,可自行查找。
    3、数字绿土的lidar360
    LiDAR360是北京数字绿土科技有限公司自主研发的激光雷达点云数据处理和分析软件,提供点云数据处理的一站式解决方案。软件支持海量点云的可视化及编辑、航带拼接、自动/半自动分类、数字模型生成及编辑、电力线、林业分析等一系列工作,支持多元数据格式导出。软件所采用的算法多次获得国际摄影测量与遥感协会的大奖,并且被美国国家森林局采用。
    下载地址:https://www.lidar360.com/archives/5135.html
    可以发邮件获取短时间的试用期。
    对于初学者来说,这几个软件可以满足需要,PCL库与CloudCompare都是开源软件,可以深入学习研究。

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  • 点云处理软件Pointscene

    2019-09-28 01:13:12
    转载于PCL中国:点云处理软件Pointscene 软件官网:https://pointscene.com/ 笔者评: Pointscene是目前的点云处理软件之一,其主要是操作简单直观,并且支持与WebGL兼容的格式导出。 Have you ever wanted to ...

           转载于PCL中国:点云处理软件Pointscene

           软件官网:https://pointscene.com/

    笔者评:
           Pointscene是目前的点云处理软件之一,其主要是操作简单直观,并且支持与WebGL兼容的格式导出。
    Have you ever wanted to share a point cloud with a customer or colleague? Do you know someone who would benefit from the valuable data a point cloud contains, but doesn't even know what one  is? Helsinki-based Pointscene is looking to help you with that.
        "The idea," Pointscene CTO Jonne Davidsson told SPAR on the ILMF floor, "is to make LiDAR datasets available for anyone. We have this environment where you have very easy and simple access  to massive point cloud data sets."  Davidsson believes the platform will appeal to any organization or team that needs point clouds to perform initial planning. The company offers organization packages starting from 25 euro   per user per month "with enough storage space (1TB included!) to keep you and your data cozy."
     
    How does it work?
    If you are the LiDAR expert on your project team or in your organization, he explained, you can upload your data to the cloud-based PointScene platform and share it with anyone regardless   of their familiarity with point clouds. The platform is designed to be simple enough that every member of your team should know how to use it once they log on.  Pointscene requires no special software, and works within Google Chrome or Mozilla Firefox using webGL technology. "No additional plugins--nothing," he said. "Just log in and view the   data."  Once inside the environment, users can examine the point cloud data as if they were using a video game engine. As CEO Lauri Hartikainen demonstrated the software, it was very intuitive.   Click one point, stretch a line to another point, and the system performs a simple measurement of distance or height to the precision allowed by the point cloud. Click on a point to see its   coordinates. Draw a line over a road and then bring up a small window that shows the road in profile.
    "They don't need to leave the office to do some simple measurements, they can just go to the environment and have a look at the data set. It saves quite a lot of time and money."
     
    Point clouds for the end-user
    Pointscene, as Davidsson and Hartinkainen explained it, is designed for with the end user's ease of use in mind. But it also includes a few features that help you to communicate how the end   user should be looking at the data.  Davidsson offered an example of how the software can direct the user's attention to a specific location within the data. Once you gather the data and put it up on the server, "You can go to   a specific spot within the point cloud and share the link with your colleagues, and they will be flown directly to the same spot."  Another example demonstrated how Pointscene helps to emphasize what the end user should be looking at. For instance, Davidsson explained, "if there's a mobile mapping project where there   has been a lot of classification done already, I can set up point cloud classes and I can change the way how the point clouds are visualized--by intensity, based RBG color, or height."  He pointed to some telephone poles. "Because of the poles here are classified as a different class, you can emphasize, these are something that you want to look at."  Pointscene even solves the confusion that novices may have when looking at point clouds by drawing them with adaptive point size. This makes it look like there are surfaces rather than a   sea of disconnected points with no clear objects defined. "So we don't see the actual points that much anymore," said Davidsson.
    Benefits for the LiDAR expert
    There is a secondary benefit of this adaptive point drawing, he explained: it saves the keeper of the LiDAR data an entire processing step. "Previously, it's been necessary to model the   environment before you can visualize it in 3D, so now we can skip that step and have the data more rapidly. The environment is based only on point data."  On top of the features already in place, the Pointscene team plans to add more in the future based on customer feedback. Hartikainen said that "in the pipeline, we are thinking of the   possibility of letting users download or extract certain points" by themselves, without the help of the GIS engineer. This saves the engineer another processing step.  There are also plans to add collaboration and project-management features, including annotation functionality, to the software as it matures.  But for now, Pointscene plans to keep the software simple and working properly so that it can work as promotional tool to help spread the word of LiDAR's value.  "The GIS experts have said it's really nice to be able to show that they have this kind of data," Hartikainen said. These experts ask, "Have you ever heard about point clouds? Would you   want to use it?" So far, the answer from users has been "Yes, definitely, if it looks like this."
    参考:

    转载于:https://www.cnblogs.com/wishchin/p/9200120.html

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  • 点云处理软件安装指南LP360InstallationGuide.pdf
  • cloudcompare软件是一款开源的点云处理软件,其源代码对编写点云处理程序的同学有所帮助。
  • 激光点云处理软件

    2018-03-07 14:58:00
    激光雷达点云处理软件LiDAR360基于海量点云数据的处理平台,同时支持地形、林业、电力等行业应用模块进行多源数据叠加分析,提取相关行业的场景特征点,进行点云大数据信息挖掘,满足不同行业多层次的应用需求。
  • 分享一个用于点云处理的开源软件~~~在我网盘里面~~~ 百度网盘链接:CloudCompare

    分享一个用于点云处理的开源软件~~~在我网盘里面~~~

     

    百度网盘链接:CloudCompare

     

     

     

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  • 激光雷达点云数据处理软件,可提供点云数据查看、按类别显示、点云数据按类别导出、导出DEM/DSM、滤波等功能。
  • CloudCompare是一款基于GPL开源协议的3D点云处理软件,可以在Windows、MacOS和Linux上运行。我们可以通过阅读其源码来一窥3D点云处理的基本算法,也可以通过设计新的plugin来拓展本软件。 1、官网 ...

    3D point cloud and mesh processing software,Open Source Project,Based on Qt5.

    CloudCompare是一款基于GPL开源协议的3D点云处理软件,可以在Windows、MacOS和Linux上运行。我们可以通过阅读其源码来一窥3D点云处理的基本算法,也可以通过设计新的plugin来拓展本软件。

    CloudCompare是一个三维点云(网格)编辑和处理软件。最初,它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构,在进行点云对比这类任务时具有出色的性能。此外,由于大多数点云都是由地面激光扫描仪(例如LMI)采集的,CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。例如在一台带有双核处理器的笔记本电脑上,计算出300万个点到14000个三角形网格的距离需要10秒。

     

    1、官网

    http://www.cloudcompare.org/

    http://www.cloudcompare.org/forum/

    • 主程序源码,基于Qt5

    https://github.com/CloudCompare/CloudCompare

    • CCLib库(包含核心算法)

    https://github.com/CloudCompare/CCCoreLib

    • 其他组件:

    https://github.com/CloudCompare/CloudCompare/tree/master/libs

    qCC_db(数据库)

    qCC_io(文件I/O库)

    qCC_gl(基于OpenGL的3D显示库)

     

    2、源码编译

    准备好环境:VS2017+Qt5.12.9 x64

    (1)把CCCoreLib源码包解压到CloudCompare旗下的路径

    \CloudCompare-master\libs\qCC_db\extern\CCCoreLib

    (2)使用cmake生成VS2017 x64的工程。其中Plugin的选项:

    默认情形下,只有PLUGIN_IO_QCORE打钩。除了PLUGIN_IO_QCORE是必需品之外,CloudCompare不需要任何plugin。

    有兴趣的读者,可以勾选PLUGIN_EXAMPLE_???这几个插件学习研究一下下。

    (3)一键编译到底,成功!最终会生成两个exe,分别是主程序CloudCompare和小工具ccViewer。

    \CloudCompare-master\build64\qCC\Debug\CloudCompare.exe

    \CloudCompare-master\build64\ccViewer\Debug\ccViewer.exe

    如果勾选了插件文件,则需要手动把.dll文件拷贝到以下路径:

    \CloudCompare-master\build64\qCC\Debug\data\plugins

    (4)ccViewer是配套的小工具,可以查看3d视图。它支持很多种文件格式,最简单的是txt文本。

    我们输入以下xyz坐标,即可查看3d效果。

     

    3、参考文献

    《CloudCompare:三维点云(网格)编辑和处理工具》

    微信公众号:点云PCL ,作者:dianyunPCL

    《基于Qt的OpenGL点云显示基本框架》

    https://blog.csdn.net/bohaijun_123/article/details/78107621

    我的另一篇博文:

    https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/108401413

     

    x、题外话

    (1)点云库

    PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。

    https://pointclouds.org/

    (2)一个精简的开源点云库

    Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库,编程是C++,依赖项较少,但是相比较于PCL来说,代码更有可读性,PCL中大量的使用C++高级特性,阅读起来比较难并且不易重构拆解代码,而cilantro重点放在了3D案例上,尽量减少了样板代码的数量,包含了对点云常见的操作,是一个比较简单易懂的API,所以该库可以被广泛的模块化,并且支持多维度数据进行操作,同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师,是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士,是感知机器人小组的成员。

    https://github.com/kzampog/cilantro

    (3)免费的几何库

    http://geometryhub.net/overview

    BGL (Basic Geometry Library) 包含了三维数据处理最基础的数据结构。用户可以很方便的使用它来开发各种几何相关的算法。

    它是免费的,可以无限制的使用,包括科研,商业产品等。

    http://geometryhub.net/bgl

    Geometry++

    Geometry++是一个支持多平台的三维数据处理几何库,可以作为三维数据处理软件的几何引擎来使用

    http://geometryhub.net/geometryplusplus

    Magic3D

    Magic3D提供了三维点云和网格数据处理的基本功能。所有功能的几何算法采用了BGLGeometry++几何库

    http://geometryhub.net/magic3d

    (4)三维深度学习之pointnet

    http://stanford.edu/~rqi/pointnet/

    http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/

    https://github.com/charlesq34/pointnet

    https://github.com/charlesq34/pointnet2

     

     

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  • 点云处理工具 无需编译。目前github最新版本为2.11,但需要自行编译,看着就挺头大的。 CloudCompare是一款三维点云(Point Cloud)处理软件,可以方便地使用计算法向量、优化法向量、泊松构网、滤波等功能。也是一...
  • 官网链接:http://www.cloudcompare.org/ 这个软件是用Qt和opengl基于PCL库做的。 安装软件的话下载这个: 之后安装即可。 使用2.11的,2.12有bug。 后边的压缩包里边是源码。
  • LiDAR点云处理软件

    千次阅读 2019-02-18 22:24:00
    1、主要介绍当前主流的激光雷达数据处理库、开源软件、商业软件等。 英文主页: http://opentopo.sdsc.edu/tools/listTools2、日期 工具名称 工具类型 关键词 评分2017年1月12日 planlauf /地形说明: planlauf / ...
  • 点云处理软件/库

    2021-01-21 16:05:04
    PDAL库 C/C++ 好像多用于处理激光雷达点云数据,但是不限于激光雷达数据 https://mp.weixin.qq.com/s/Lysn4VcU-WXy6m0XyfrYDQ
  • 年前事情总是一件接一件,...所以说花了一下午时间先把软件的显示部分做好,今天早上还没起床就又听到外面有人拖着行李箱走了,心里贼不爽,上午还是写篇博客放松放松吧,顺便把点云显示部分记录分享一下,闲话不多...
  • 点云处理工具,已经编译好,无需自行编译。 CloudCompare是一款三维点云(Point Cloud)处理软件,可以方便地使用计算法向量、优化法向量、泊松构网、滤波等功能。
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  • 如没有则点击新建,并浏览选择模板进行创建(为进行点云处理,选择seed3d模板进行创建,如选择seed2d可能导致后续无法显示点云)。 2.2.5 点击Utilities---->MDL Applications,选择TSCAN,点击load即可将TerraScan...
  • 今天刚下载,感觉不错,后期想要学习一下!慢更新。
  • 同时作为三维扫描必备的点云处理软件也是必不可少的。 本次沪敖对土方堆场的治理测绘工作,充分地体现了三维激光扫描技术的优势——快捷、准确、大大减轻了人们工作业强度,同时也为人工难以到达的区域提供了新的...
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    @[TOC](点云处理相关实用软件) ##cloudcompare 软件及源码下载http://www.cloudcompare.org/ 简易版使用教程https://blog.csdn.net/huihut/article/details/69399050 ##Geometry++ 教程:...
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