企业等级: | 普通会员 |
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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gao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zong、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。
PCL是一个模块化的C++模板库,云建模,其基于以下第三方库:Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull,3d建模云计算,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。
大势智慧是一家专注于真实世界三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业,公司在城市高精度三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有***的技术优势和丰富实践经验。
常见的三维重建表达方式
三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用,用来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、人体,当然还有茶壶等。任意多边形网格都能转换成三角网格。
PCL框架包括很多***的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面,三维云建模,PCL是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如PCL中实现管道运算的接口流程:
①创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;
②通过setInputCloud输入初始点云数据,进入处理模块;
③设置算法相关参数;
④调用不同功能的函数实现运算,并输出结果。