pcl
pcl(point cloud library) 庫整合了針對大體量級別的空間點資料處理所需要的演算法和操作，降低了處理相關需求的複雜度，對快速建立點雲資料文件和渲染有著很好的作用。
體素化voxelization
體素化是通過用空間均勻大小的體素網格(voxel grid)來模擬模型或者點雲的幾何形態的過程，實現模型體素化的方式有很多，比如基於八叉樹的三模網格模型體素化，基於gpu並利用渲染管線中fragment shader部分實現的柵格化插值。本章主要討論用pcl的下取樣方式來實現模型點雲的體素化，並且實現視覺化。
演算法
讀入點雲資料。
獲取aabb盒子。
對點雲資料進行下取樣過濾。（實現體素化）
渲染視覺化。
【建立結構體】
typedef struct point_xyz;//point clouds
pcl::pointcloud::ptr cloud(new pcl::pointcloud());
pcl::pointcloud::ptr cloud_txt(new pcl::pointcloud());
pcl::pointcloud::ptr cloud_filter(new pcl::pointcloud());
file *file;
int point_sum;
point_xyz point;
vectorvec_point;
file = fopen(ar**[1], "r");
if(file)
} else
if(pcl::io::loadpcdfile(pcdname, *cloud) == -1)//rendering by z axis
pcl::visualization::pointcloudcolorhandlergenericfieldv_color(cloud,"z");
viewer -> addpointcloud(cloud, v_color, "vertices color");
for(int i=0; ipoints[i].x;
double y = cloud_filter->points[i].y;
double z = cloud_filter->points[i].z;
eigen::vector3f center(floor(x / voxelsize)*voxelsize + voxelsize/2, floor(y / voxelsize)*voxelsize + voxelsize/2, floor(z / voxelsize)*voxelsize + voxelsize/2);
eigen::quaternionf rotation(1,0,0,0);
string cube = "aabb"+to_string(i);
viewer -> addcube(center,rotation,voxelsize, voxelsize, voxelsize, cube);
//shape rendering
viewer -> setshaperenderingproperties(pcl::visualization::pcl_visualizer_representation, pcl::visualization::pcl_visualizer_representation_wireframe, cube);
}
PCL中GoxelGrid對點雲下取樣
使用體素化網格方法實現下取樣，即減少點的數量，減少點雲資料，並同時儲存點雲的形狀特徵，在提高配準，曲面重建，形狀識別等演算法速度中非常實用，pcl是實現的voxelgrid類通過輸入的點雲資料建立乙個三維體素柵格，容納後每個體素內用體素中所有點的重心來近似顯示體素中其他點，這樣該體素內所有點都用乙個...
PCL點雲曲面重建 重取樣
測量較小的物件時產生一些誤差,直接重建會使曲面不光滑或者有漏洞,為了建立完整的模型需要對表面進行平滑處理和漏洞修復.可通過資料重建來解決這一問題,重取樣演算法通過對周圍資料點進行高階多項式插值來重建表面缺少的部分.由多個掃瞄配準後得到的資料直接拿來重建可能產生 雙牆 等重影,即拼接的區域出現重疊的兩...
PCL 使用MLS對點雲上取樣
二 實現 三 結果展示 上取樣 上取樣是一種表面重建方法，當你有比你想象的要少的點雲資料時，上取樣可以幫你恢復原有的表面 s 通過內 目前擁有的點雲資料，這是乙個複雜的猜想假設的過程。所以構建的結果不會百分之一百準確，但有時它是一種可選擇的方案。所以，在你的點云云進行下取樣時，一定要儲存乙份原始資料...