从Delaunay三角化到网格质量Delaunay三角化Delaunay三角化，就是点云的一种三角化方法，它具有某些好的性质：网格中的
三维拾取3D中的坐标系统3D系统中有各种各样的坐标系，如世界坐标系，相机坐标系，屏幕坐标系等。总的来讲，一种是全局坐标系，比如世界坐标系；一种是局部坐标系，它是相对于某种参照物为原点的坐标系，如相机坐标系。世界坐标系：三维世界的全局坐标系相机坐标系：以相机为原点，相机朝向为坐标轴的局部坐标系屏幕坐标系：三坐标系，鼠标坐标就在屏幕坐标系中父
细分网格建模细分曲面介绍在三维建模领域里，细分曲面算是一个比较常见的术语了，经常用于动画角色的原型设计，甚至在着画一个圆。一般从正方形开始，然后不断的割角，最后
三维点云表示点云数据结构点云数据结构非常简单，只有点的三维坐标信息和法线信息。下面是一个点云表示的抽象类： class GPP_E
点云法线点云法线有什么用点云渲染：法线信息可以用于光照渲染，有些地方也称着色。如下图所示，左边的点云没有法线信息，右边的点云有法线信息。比如Phone光照模型里，漫反射光照符合Lambert余弦定律：漫反射光强与N * L成正比，N为法线方向，L为点到光源的向量。所以，在模型边缘处，N与L近似垂直，着色会比较暗。点云的几何属性：法线可用于关的信息，广泛应用于点云注册，
向量叉乘（Cross Product）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------变换（
Kinect数据Kinect数据如何处理？精度很低吗Kinect数据属于低精度的深度视频数据，两个特点：一个是精度低，一个是视频数
三维网格表示网格有哪些数据结构网格的数据结构其实就是一个图结构：点，边，面。可以是有向图，比如半边结构，也可以是无向图
网格测量测地距离是什么测地曲率：曲面上的曲线有一个曲率向量。这个向量往曲面的法线做投影，得到的投影向量就是法曲率向量；往曲面的切平面做投影，得到向量就是测地曲率向量，这个向量的大小就是测地曲率。所以从定义上看，测地曲率刻画了曲线在曲面内蕴的弯曲程度，而法曲率刻画了曲线在嵌入空间的弯曲程度。比如一张平面上的直
网格UV展开UV展开是什么参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达，比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的，它所嵌入点都有了一个u
彩色网格彩色网格分类彩色网格主要分两类，一类是彩色顶点网格，一类是彩色贴图网格。彩色顶点网格：网格顶点带有颜率一样，当网格顶点比较少的时
三维变换齐次坐标齐次坐标，就是在传统坐标后面加入一维变量：C -> (C, W)。在三维空间中，它把三维坐标(X, Y, Z)提升到了四维的射影空间中(X, Y, Z, W)，对应的线性变换就是射影变换。齐次坐标转回三维空间坐标分两种情况，如果W为0，则(X, Y, Z)表示三维空间中的一个方向，如果W不为0，则对应的三维点坐标为(X/W, Y/W, Z/W)。齐次坐标表示有两个好
三维几何特征三维几何描述子(3D Geometry Descriptor)三维几何描述子是对三维元素的几何表示。这里的元素可以是一个点云，网格，也可以是点云里的一个点，网格里的一个顶点或面。一个好的几何描述子，一般有这些特性：区分性强(Descriptive)：描述子差别大小与几何差别大小正相关。简洁(Concise)可重复计算(Repeatable)：相同或相似的
数值优化有哪些数值优化的方法在三维数据处理的算法里，绝大部分都可以归结为优化一个能量E = Edata + Eregular。Edata为数
https://www.leiphone.com/news/201708/UixD9DKRXaUTts1d.html
虽然提示这样的错误，但是编译程序是成功的。在低版本的VS2005/VS2008开发而在高版本VS2010、VS2012、VS2013等打开时会遇到
PCL中的常用的点云存储文件为.pcd文件，但是很多场合下使用的点云存储文件为.ply文件，特别是要在meshlab中查看的时候。 PCL中有相应的类PLYWriter可以帮助我们实现从.pcd文件到.ply文件的转换。值得一提的是，在PCL的源码pcl-master中的tools文件夹里有很多范例的例程，可以帮助我们参照着实现很多简单但基本的功能。其中，pcd2ply.cpp便是指导我们实现从
点云数据处理学习笔记 三维计算视觉研究内容包括： （1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法算法 ICP和各种全局匹配算法。
三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。1.1 研究背景及意义人类通过双眼来探索与发现世界。人类接收外部信息的方式中，有不到三成来自于听觉、触觉、嗅觉等
#include "stdafx.h" #include pcl/io/pcd_io.h> #includeiostream> using namespace std; int numofPoints(char* fname){ int n=0;
#include #include #include #include #include #include //loadPolygonFileOBJ所属头文件；using namespace pcl;int main(){pcl::PolygonMesh d:\head1.obj", mesh);pcl::
PCL点云配准（1）在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就
基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导像，与灰度图像中像
PCL点云配准（2）（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform）介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大
其实滤波算法主要就是几个关键算法，程序固定不动，每个算法只需几行，关键代码已经贴出，主要还是调参数，选择合适你自己的数据的滤波算法很重要，首先读取点云数据后，写上关键代码，大家实现一些就可以看到区别了。 点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信
离散点云的点之间是没有拓扑结构的，因此为了找到它的几何属性，可以找到各点的邻域结构。对于采样点pi∈P定义其邻
泊松方程滤波： 泊松方程滤波的方法对深度图像进行滤波降噪。通过泊松方程滤波算法对被测物体或环境的表面进行判断，分辨出表面
转载大神的博客，写的很好，之后会用过算法来验证各个滤波器的实现，并补充，欢迎做三维重建的朋友一起学习交对
k-d树[1] （k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜
八叉树 八叉树（Octree）的定义是：若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外
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![IntelliSense: cannot open source file "stdafx.h"[IntelliSense: 无法打开源文件 "stdafx.h"]](https://s2.51cto.com/images/blog/202404/01105206_660a215629a7483860.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
