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视频作者:武汉大势智慧科技有限公司






libpcl filters:如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;

libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率,PFH和FPFH特征,旋转图像、积分图像,NARF描述子,RIFT,相对标准偏差,数据强度的筛选等等;

libpcl I/O:实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(PCD)的读写;


libpcl segmentation:实现聚类提取,如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等等;

libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等;

libpcl register:实现点云配准方法,如ICP等;

libpclkeypoints:实现不同的关键点的提取方法,这可以用来作为预处理步骤,实景三维,决定在哪儿提取特征描述符;

libpcl range :实现支持不同点云数据集生成的范围图像。







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。

三维数据比二维数据更各方面体现客观实际。三维数字模型与二维数字模型类似,都要具备基本的空间数据处理能力,如数据获取、数据操纵、数据组织、数据分析和数据表现等。相比于二维数字模型,三维数据模型具有更多优势。


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。

体素是三维空间中的一个有大小的点,一个小方块,相当于是三维空间种的像素。

点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息,包括三维坐标X,Y,Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化,通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云,获取方式可通过三维激光扫描等。





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