在测量较小的数据时会产生一些误差，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，可以采用对数据重采样来解决这样问题，通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分， （1）用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp ...

今天和挪威的同事讨论点云的vex函数pcunshaded()，结果两个人都没搞太明白倒是转到了另一个话题，就是点云采样制作连线怎样避免重复计算，这里做一下记录。 如果采用严格的避免重复连接的方法，我们可以在每个点上增加两个点属性，一个是确定自己是否已经建立连线的判断属性，另一个是存储连线对应 ...

终于把点云单侧面投影正射投影的代码写完了，为一个阶段，主要使用平面插值方法，且只以XOY平面作为的正射投影面。有些凑合的地方，待改进。 方法思路：使用Mesh模型，对每一个表面进行表面重建。借助OpenCV Mat类型对投影平面进行内点判断，对内点位置进行插值 ...

1.点云重建 虽然Delaunay三角剖分算法可以实现网格曲面重建，但是其应用主要在二维剖分，在三维空间网格生成中遇到了问题。因为在三维点云曲面重建中，Delaunay条件不在满足，不仅基于最大最小角判断的对角线交换准则不在成立，而且基于外接圆判据的Delaunay三角 ...

poisson曲面重建算法 ｐｃｌ-1.8测试通过 ...

原文链接：视觉几何三维重建教程（第2期）：稠密重建，曲面重建，点云融合，纹理贴图 本文目录 1. 什么是三维重建？ 2. 三维重建技术有什么用？ 3. 三维重建技术框架 三维重建第2期课程大纲 5. 为什么学习该课程？学完课程你会掌握哪些技能？ 6. 该课程适合谁？运行 ...

1.网格平滑 现代扫描技术的发展使得获取点云数据不再困难，通过曲线重建技术可以获取表面网格来表示各种复杂的实体。但是点云数据中往往存在噪声，这样得到的重建网格通常都需要进行平滑处理。 拉普拉斯平滑是一种常用的网格平滑算法。该方法的原理比较简单，如下图所示 ...

初始化的新的群集，并且该过程将以剩余的无标记点再次进行。 在PCL中，Euclidean分割法如下 ...