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  • PCL点云网格化

    万次阅读 2016-11-21 15:23:38
    PCL点云网格化#include #include #include #include #include #include <pcl/surface/gp

    PCL点云网格化

    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
    #include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
    #include <pcl/features/normal_3d.h>
    #include <pcl/surface/gp3.h>
    #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
    #include <boost/thread/thread.hpp>
    #include <fstream>
    
    void main()
    {
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  
        if(pcl::io::loadPCDFile("C:\\Users\\wangyang\\Desktop\\LXD-Part.pcd", *cloud) == -1)
        {
            PCL_ERROR("Could not read pcd file!\n") ;  
                return;
        }  
        pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);  
        pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n ;//法线估计对象
        pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);//存储估计的法线
        pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);  
        tree->setInputCloud(cloud) ; 
        n.setInputCloud(cloud) ;  
        n.setSearchMethod(tree) ; 
        n.setKSearch(20);
        n.compute(*normals) ;
        pcl::concatenateFields(*cloud, *normals , *cloud_with_normals) ;
        pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
        tree2->setInputCloud(cloud_with_normals) ;
        pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3 ;
        pcl::PolygonMesh mesh ; //存储最终三角化的网格模型
        gp3.setSearchRadius(2);//这个参数需要更改
        gp3.setMu(2.5);//设置样本点搜索其邻近点的最远距离为2.5 
        gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);//设置样本点搜索的邻域个数为100
        gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/3);//设置某点法线方向偏离样本点法线方向的最大角度为45度
        gp3.setMinimumAngle(M_PI/180);//设置三角化后得到的三角形内角最小角度为10度
        gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3);
        gp3.setNormalConsistency(false);//设置该参数保证法线朝向一致
        gp3.setInputCloud(cloud_with_normals) ;//设置输入点云为有向点云
        gp3.setSearchMethod(tree2) ;//设置搜素方式为tree2
        gp3.reconstruct(mesh) ;//重建提取三角化
    
        std::vector<int> parts = gp3.getPartIDs() ;
    
        std::vector<int> status = gp3.getPointStates() ;
        fstream fs ;
        fs.open("partsID.txt", ios::out);
    
        if(!fs) 
        {
            return; 
        }  
    
        fs<<"点云数量为:"<<parts.size()<<"\n";
    
        for(int i = 0; i < parts.size() ; i++)
        {
            if(parts[i] != 0)
            { 
                fs<<parts[i]<<"\n"; 
    
            }  
        } 
    
        boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3Dviewer")) ;
        viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
        viewer->addPolygonMesh(mesh, "W");
        viewer->initCameraParameters();
        while(!viewer->wasStopped()) 
        {  
            viewer->spinOnce(100);
            boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(50000));
        } 
        return;
    }
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  • 学习笔记(2)点云网格化

    千次阅读 2019-12-10 23:03:38
    点云网格化:一个个稀疏的点变成稠密的网格。 1)首先进行点云滤波,有以下几种原因: (1) 点云数据密度不规则需要平滑 (2) 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 (3) 大量数据需要下采样 (4) 噪声数据需要去除...

    点云网格化:一个个稀疏的点变成稠密的网格。
    1)首先进行点云滤波,有以下几种原因:
    (1) 点云数据密度不规则需要平滑
    (2) 因为遮挡等问题造成离群点需要去除
    (3) 大量数据需要下采样
    (4) 噪声数据需要去除
    经过滤波处理,物体轮廓能变的更为清晰。
    2)点云下采样
    若点云数太多,进行许多张图融合的时候计算量太大,因此对海量的点云在处理前进行数据压缩。可以对输入的点云数据创建一个三维体素栅格,每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示。它的优点是可以在下采样的时候保存点云的形状特征。
    3)去除离群点
    离群点会使局部点云特征(如表面法线或曲率变化)的估计复杂化,从而导致错误的值,从而可能导致点云配准失败,而且这些离群点还会随着积累进行传导。
    主要是对每个点的邻域进行统计分析,剔除不符合一定标准的邻域点。具体来说,对于每个点,计算它到所有相邻点的平均距离。假设得到的分布是高斯分布,我们可以计算出一个均值 μ 和一个标准差 σ,那么这个邻域点集中所有点与其邻域距离大于μ + std_mul * σ 区间之外的点都可以被视为离群点,并可从点云数据中去除。std_mul 是标准差倍数的一个阈值,可以自己指定。
    还有一种办法直接设置每个点的半径,统计其半径内临近点的个数,自己设置一个阈值,若临近点个数小于阈值,则该点为离群点,予以去除。
    4)点云平滑处理
    获得的物体数据往往会有测量误差。这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,而且这种不规则数据很难用统计分析等滤波方法消除,所以为了建立光滑完整的模型必须对物体表面进行平滑处理和漏洞修复。
    重采样可以是一种点云平滑的方法,采用移动最小二乘法去拟合。
    5)法线估计
    一般有两种方法:
    (1)使用曲面重建方法,从点云数据中得到采样点对应的曲面,然后再用曲面模型计算其表面的法线。
    (2)直接使用近似值直接从点云数据集推断出曲面法线,从某点最近邻计算的协方差矩阵的特征向量和特征值的分析得到该点法向量。
    6)网格化
    比如使用三角网格,贪心投影三角化的大致流程是这样的:(1)先将点云通过法线投影到某一二维坐标平面内(2)然后对投影得到的点云做平面内的三角化,从而得到各点的拓扑连接关系。平面三角化的过程中用到了基于Delaunay三角剖分的空间区域增长算法(Delaunay条件,点云构成所有三角形的顶点都不在其他三角形的外接圆内)(3)最后根据平面内投影点的拓扑连接关系确定各原始三维点间的拓扑连接,所得三角网格即为重建得到的曲面模型。

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  • 关于点云网格化(tin方法)

    千次阅读 2019-11-16 16:00:57
    先说一下Delaunay网格和三角网格(TIN)的区别 ...pcl中有实现,但是效果不好,最近试了一下软件Lidar360,从机载点云的地物分割到地面网格化,效果比较好。以下是截图。 1、地物分离后的地面点云 ...

    先说一下Delaunay网格和三角网格(TIN)的区别

    TIN是一系列不重叠连续的的三角网,

    狄洛尼 Delaunay)三角网
    是按照狄洛尼原则生成的三角网。也就是说有很多种方法可以生成
    Tin,狄洛尼三角网只是其中一种生成结果。

    pcl中有实现,但是效果不好,最近试了一下软件Lidar360,从机载点云的地物分割到地面网格化,效果比较好。以下是截图。

    1、地物分离后的地面点云

     

    2、上图点云的局部

     

    对应的tin

    3、 另外一个机载点云的效果

    tin效果

     4、对整个欧洲点云进行网格化

     对应的dsm

    下一步1、应该研究把这些动拟合上吧,2、对于墙壁的插值提高网格化效果 3、自己实现一个网格化的算法,想想哪里可以改进一下

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  • PCL学习(4)——点云网格化

    千次阅读 2019-09-13 15:30:25
    计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的,三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛,用来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、动物等,你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的 三角形表示...

    参考:https://mp.weixin.qq.com/s/FfHkVY-lmlOSf4jKoZqjEA

    什么是网格

    网格主要用于计算机图形学中,有三角、四角网格等很多种。
    计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的,三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛,用来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、动物等,你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的

    三角形表示网格也叫三角剖分。它有如下几个优点:

    • 三角网格稳定性强。

    • 三角网格比较简单(主要原因),实际上三角网格是最简单的网格类型之一,可以非常方便并且快速生成,在非结构化网格中最常见。而且相对于一般多边形网格,许多操作对三角网格更容易。

    3、有助于恢复模型的表面细节。

    网格生成算法要求

    网格生成算法有如下的能力:

    • 对点云噪声有一定的冗余度。

    • 能够重建出曲率变化比较大的曲面。

    • 能够处理大数据量,算法时间和空间复杂度不会太高。

    • 重建出的网格中包含尽可能少的异常三角片,比如三角片交错在一起、表面法向量不连续或不一致、同一个位置附近出现多层三角片等。

    目前点云进行网格生成一般分为两大类方法:

    • 插值法。顾名思义,也就是重建的曲面都是通过原始的数据点得到的

    • 逼近法。用分片线性曲面或其他曲面来逼近原始数据点,得到的重建曲面是原始点集的一个逼近。

    点云贪心三角化原理

    主要介绍一种比较简单的贪心三角化法(对应的类名:pcl::GreedyProjectionTriangulation),也就是使用贪心投影三角化算法对有向点云进行三角化。
    优点:可以用来处理来自一个或者多个设备扫描到得到、并且有多个连接处的散乱点云。但是也是有很大的局限性,它更适用于采样点云来自表面连续光滑的曲面,并且点云的密度变化比较均匀的情况

    贪心投影三角化的大致流程是这样的:

    • 先将点云通过法线投影到某一二维坐标平面内

    • 然后对投影得到的点云做平面内的三角化,从而得到各点的拓扑连接关系。平面三角化的过程中用到了基于Delaunay三角剖分 的空间区域增长算法

    • 最后根据平面内投影点的拓扑连接关系确定各原始三维点间的拓扑连接,所得三角网格即为重建得到的曲面模型

    Delaunay 三角剖分简介

    对数值分析以及图形学来说,三角剖分(Triangulation)都是极为重要的一项预处理技术。而Delaunay 三角剖分是一种常用的三角剖分的方法,关于点集的很多种几何图都和Delaunay三角剖分相关,如Voronoi图。

    Delaunay 三角剖分的有两个优点:

    • 最大化最小角,“最接近于规则化的“的三角网。

    • 唯一性(任意四点不能共圆)

    定义:点集?的Delaunay三角剖分满足满足任意?内任意一个点都不在? 内任意一 个三角面片的外接圆内。

    看下面的图就是满足了Delaunay条件,所有三角形的顶点是不是都不在其他三角形的外接圆内?
    在这里插入图片描述
    更简便的方法。你看下面最左图,观察具有公共边缘BD的两个三角形ABD和BCD,如果角度α和γ之和小于或等于180°,则三角形满足Delaunay条件。按照这个标准下图左、中都不满足Delaunay条件,只有右图满足。
    在这里插入图片描述

    贪心投影三角化

    // 将点云位姿、颜色、法线信息连接到一起
    pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
    pcl::concatenateFields(*cloud_smoothed, *normals, *cloud_with_normals);
    
    //定义搜索树对象
    pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
    tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);
    
    // 三角化
    pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3;   // 定义三角化对象
    pcl::PolygonMesh triangles; //存储最终三角化的网络模型
    
    // 设置三角化参数
    gp3.setSearchRadius(0.1);  //设置搜索时的半径,也就是KNN的球半径
    gp3.setMu (2.5);  //设置样本点搜索其近邻点的最远距离为2.5倍(典型值2.5-3),这样使得算法自适应点云密度的变化
    gp3.setMaximumNearestNeighbors (100);    //设置样本点最多可搜索的邻域个数,典型值是50-100
    
    gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); // 设置三角化后得到的三角形内角的最小的角度为10°
    gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // 设置三角化后得到的三角形内角的最大角度为120°
    
    gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // 设置某点法线方向偏离样本点法线的最大角度45°,如果超过,连接时不考虑该点
    gp3.setNormalConsistency(false);  //设置该参数为true保证法线朝向一致,设置为false的话不会进行法线一致性检查
    
    gp3.setInputCloud (cloud_with_normals);     //设置输入点云为有向点云
    gp3.setSearchMethod (tree2);   //设置搜索方式
    gp3.reconstruct (triangles);  //重建提取三角化
    

    实践

    操作步骤:下采样和滤波、重采样平滑、法线计算,贪心投影网格化

    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/io/io.h>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
    #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>
    #include <pcl/filters/voxel_grid.h>
    #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
    #include <pcl/surface/mls.h>
    #include <pcl/features/normal_3d.h>
    #include <pcl/surface/gp3.h>
    #include <pcl/surface/poisson.h>
    typedef pcl::PointXYZ PointT;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    
    	// Load input file
    	pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<PointT>);
        pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_downSampled(new pcl::PointCloud<PointT>);
    	pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<PointT>);
    	pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_smoothed(new pcl::PointCloud<PointT>);
    	if (pcl::io::loadPCDFile("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/fusedCloud.pcd", *cloud) == -1)
        {
            cout << "点云数据读取失败!" << endl;
        }
    
        std::cout << "Orginal points number: " << cloud->points.size() << std::endl;
    
       	// ----------------------开始你的代码--------------------------//
    	// 请参考之前文章中点云下采样,滤波、平滑等内容,以及PCL官网实现以下功能。代码不难。
    	
    	// 下采样
        pcl::VoxelGrid<PointT> downSampled;  //创建滤波对象
        downSampled.setInputCloud (cloud);            //设置需要过滤的点云给滤波对象
        downSampled.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);  //设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体
        downSampled.filter (*cloud_downSampled);           //执行滤波处理,存储输出
        pcl::io::savePCDFile ("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/downsampledPC.pcd", *cloud_downSampled);
    
    	// 统计滤波
        pcl::StatisticalOutlierRemoval<PointT> statisOutlierRemoval;       //创建滤波器对象
        statisOutlierRemoval.setInputCloud (cloud_downSampled);            //设置待滤波的点云
        statisOutlierRemoval.setMeanK (50);                                //设置在进行统计时考虑查询点临近点数
        statisOutlierRemoval.setStddevMulThresh (3.0);                     //设置判断是否为离群点的阀值:均值+1.0*标准差
        statisOutlierRemoval.filter (*cloud_filtered);                     //滤波结果存储到cloud_filtered
        pcl::io::savePCDFile ("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/filteredPC.pcd", *cloud_filtered);
    
    	// 对点云重采样  
        pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr treeSampling (new pcl::search::KdTree<PointT>);// 创建用于最近邻搜索的KD-Tree
        pcl::PointCloud<PointT> mls_point;    //输出MLS
        pcl::MovingLeastSquares<PointT,PointT> mls; // 定义最小二乘实现的对象mls
        mls.setComputeNormals(false);  //设置在最小二乘计算中是否需要存储计算的法线
        mls.setInputCloud(cloud_filtered);         //设置待处理点云
        mls.setPolynomialOrder(2);            // 拟合2阶多项式拟合
        mls.setPolynomialFit(false);     // 设置为false可以 加速 smooth
        mls.setSearchMethod(treeSampling);         // 设置KD-Tree作为搜索方法
        mls.setSearchRadius(0.05);           // 单位m.设置用于拟合的K近邻半径
        mls.process(mls_point);                 //输出
        // 输出重采样结果
        cloud_smoothed = mls_point.makeShared();
        std::cout<<"cloud_smoothed: "<<cloud_smoothed->size() <<std::endl;
        //save cloud_smoothed
        pcl::io::savePCDFileASCII("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/cloud_smoothed.pcd",*cloud_smoothed);
    
        // 法线估计
        pcl::NormalEstimation<PointT,pcl::Normal> normalEstimation;             //创建法线估计的对象
        normalEstimation.setInputCloud(cloud_smoothed);                         //输入点云
        pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointT>);// 创建用于最近邻搜索的KD-Tree
        normalEstimation.setSearchMethod(tree);
        pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); // 定义输出的点云法线
        // K近邻确定方法,使用k个最近点,或者确定一个以r为半径的圆内的点集来确定都可以,两者选1即可
        normalEstimation.setKSearch(10);// 使用当前点周围最近的10个点
        //normalEstimation.setRadiusSearch(0.03);            //对于每一个点都用半径为3cm的近邻搜索方式
        normalEstimation.compute(*normals);               //计算法线
        // 输出法线
        std::cout<<"normals: "<<normals->size()<<", "<<"normals fields: "<<pcl::getFieldsList(*normals)<<std::endl;
        pcl::io::savePCDFileASCII("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/normals.pcd",*normals);
    	
    	// 将点云位姿、颜色、法线信息连接到一起
        pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
        pcl::concatenateFields(*cloud_smoothed, *normals, *cloud_with_normals);
        pcl::io::savePCDFileASCII("/home/xiaohu/learn_SLAM/zuoye15/作业15-点云平滑及法线估计及显示/data/cloud_with_normals.pcd",*cloud_with_normals);
    	
    	// 贪心投影三角化
        //定义搜索树对象
        pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
        tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);
    
        // 三角化
        pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3;   // 定义三角化对象
        pcl::PolygonMesh triangles; //存储最终三角化的网络模型
    
        // 设置三角化参数
        gp3.setSearchRadius(0.1);  //设置搜索时的半径,也就是KNN的球半径
        gp3.setMu (2.5);  //设置样本点搜索其近邻点的最远距离为2.5倍(典型值2.5-3),这样使得算法自适应点云密度的变化
        gp3.setMaximumNearestNeighbors (100);    //设置样本点最多可搜索的邻域个数,典型值是50-100
    
        gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); // 设置三角化后得到的三角形内角的最小的角度为10°
        gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // 设置三角化后得到的三角形内角的最大角度为120°
    
        gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // 设置某点法线方向偏离样本点法线的最大角度45°,如果超过,连接时不考虑该点
        gp3.setNormalConsistency(false);  //设置该参数为true保证法线朝向一致,设置为false的话不会进行法线一致性检查
    
        gp3.setInputCloud (cloud_with_normals);     //设置输入点云为有向点云
        gp3.setSearchMethod (tree2);   //设置搜索方式
        gp3.reconstruct (triangles);  //重建提取三角化
    
        // 显示网格化结果
        boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
        viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);  //
        viewer->addPolygonMesh(triangles, "wangge");  //
        while (!viewer->wasStopped())
        {
        	viewer->spinOnce(100);
        	boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
        }
        return 1;
    }
    

    在这里插入图片描述

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  • 点云重建/点云三角化/网格化

    千次阅读 2019-12-07 17:34:56
    点云网格化就可以把点云转换为mesh模型(类似UG/Solidworks软件到处的模型),有了mesh模型后,就可以进行后续的打印了。 点云网格化 点云网格化是使用一系列的网格来近似拟合点云,在图形学中,一般使用三角网格...
  • 点云网格化【Win10+VS2015】

    千次阅读 2019-02-19 16:54:28
    本文为参考【计算机视觉life】公众号的系列文章:从零开始一起学习SLAM | 点云到网格的进化,实现的点云网格化过程。 网格化流程 下采样+统计滤波 通过下采样减少点云数据容量、提高处理速度;使用统计分析技术,...
  • 在上一篇博客...在之前的工作中,我们已经描述过利用CVT算法实现点云网格重建,即基于Centroidal Voronoi Tessellation (CVT)算法的点云三角网格化方法,https://blog.csdn.net/alie
  • 在已经提前将大量的散乱点云预处理完成的条件下,将其进行进一步的三角网格化,主要利用三角贪婪算法,该算法中引用的点云数据都是自己用扫描设备获取的
  • 输入ply点云进行三角网格化matlab 输出三角网格化的效果
  • 点云三角基本流程

    2021-02-04 17:20:32
    也叫做点云重建/点云网格化,使用一系列的网格来近似你和点云,在图形学中,一般使用三角网格或四角网格 读取点云 读入原始点云,从图中可以看出点云分辨率很高,会使得计算量很大;而且存在很多离群点和噪声 ...
  • 基于CVT算法的一个非常重要的应用就是针对于点云数据的三角网格化。基本的步骤就是首先对点云数据进行均匀重采样,得到一个被优化过的点云。基于重采样的点云,利用与Voronoi图对偶的Delaunay三角化结果,生成一个...
  • 提出一种新的基于小立方格的网格化方法。首先将空间划分为小立方格,计算小立方格位于物体表面的可信度,然后对可信度高的小立方格进行重采样,最后依据小立方格的空间邻接关系连接重采样点,形成三角网格。与...
  • 最近在学习有关点云三角的知识。我想要求一份朋友们做过的点云三角的程序代码,然后自己学习学习。 谢谢啦。有的朋友可以私信我。谢谢 要求点云数据后缀是pcd格式。
  • 文章目录点云融合题目项目结构讨论:点云滤波题目讨论点云平滑题目讨论点云网格化题目讨论 以下题目来自计算机视觉life从零开始一起学习SLAM系列 点云融合 题目 题目: 点云融合实验。已经给定3帧(不连续)RGB-D相机...
  • 小白:师兄,师兄,你在《》、《》中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个个离散的空间点...
  • 用泊松重构点云文件,网格化和平滑,怎么才能显示出不封闭的三维的图形
  • 针对SfM重建点云的曲面建模问题,提出一种改进的区域增长网格化算法。定义k近邻影响域提高拓扑稳定性,引入二叉排序树高效地组织候选三角片,采用无向环搜索策略完成孔洞的检测,最终获得完整的三角网格面。实验结果...
  • https://blog.csdn.net/lishuiwang/article/details/102710184 https://blog.csdn.net/Sparta_117/article/details/78134819
  • 存储最终三角网格模型 gp3.setSearchRadius( 0 . 025 ) ; gp3.setMu( 2.5 ) ; // 设置样本点搜索其邻近点的最远距离为 2.5   gp3.setMaximumNearestNeighbors( 100 ) ; // 设置样本点搜索的邻域...
  • 点云重建网格## 点云贪心三角原理 转载 适用于采样点云来自表面连续光滑的曲面,并且点云的密度变化比较均匀的情况,所以使用之前,一般先进行滑动最小二乘滤波以满足条件。 流程 (1):将点云通过法线投影到某一...
  • matlab delaunary 三维点云三角

    热门讨论 2009-06-26 17:05:09
    可以读取三维点云,生成三角网格,并绘制三维图像.
  • https://blog.csdn.net/wkxxuanzijie920129/article/details/51404396 https://blog.csdn.net/Architet_Yang/article/details/90049715
  • % 然后以mat格式读入并显示,然后将点云网格化。 %Q:为什么不直接从ply格式读取呢? % A:因为matlab自带的点云工具箱貌似没有直接对ply或者pcd文件进行重构的。 % % % 所以得需要将ply文件转换为mat格式。 ...
  • 点云三角(曲面重建)

    千次阅读 2012-09-28 16:38:08
    点云构建三角形网格 点云需具备法向量,即:x y z nx ny nz 结果格式:ply 结果查看:Geomagic 示例程序:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=64801&uk=3959815079
  • 将单位向量映射到 RGB 立方体上相应的 RGB 颜色。 用于将 3D 点云网格数据上的法线向量可视化为颜色,而不是有时很难看到箭头方向的 quiver3。
  • 局部网格化算法根据用户提供的半径,使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin,而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点,最多可以计算四个值(最小值,最大值,平均值或反距离...
  • 激光点云栅格处理   激光点云地图存储的是传感器对...  激光点云栅格核心思想是将激光雷达所扫描到的区域用网格进行处理,每个栅格点云代表空间的一小块区域,内含一部分点云点云栅格处理分为二维栅格...
  • 点云贪心三角原理

    千次阅读 2019-01-11 19:25:31
    目前点云进行网格生成一般分为两大类方法: 1、 插值法。顾名思义,也就是重建的曲面都是通过原始的数据点得到的 2、逼近法。用分片线性曲面或其他曲面来逼近原始数据点,得到的重建曲面是原始点集的一个逼近。 ...

空空如也

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点云网格化