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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,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:
创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;
通过setinputcloud输入初始点云数据,进入处理模块;
设置算法相关参数;
调用不同功能的函数实现运算,实景三维,并输出结果。
大势智慧是一家---于真实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---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。
三维重建的分类根据采集设备是否主动发射测量信号,分为两类:基于主动视觉理论和基于被动视觉的三维重建方法。
主动视觉三维重建方法:主要包括结构光法和激光扫描法。
被动视觉三维重建方法:被动视觉只使用---机采集三维场景得到其投影的二维图像,根据图像的纹理分布等信息恢复---信息,进而实现三维重建。
点云数据通常出现在逆向工程中,是由测距设备获取的物体表面的信息集合。其扫描资料以点的形式进行记录,这些点既可以是三维坐标,也可以是颜色或者光照强度等信息。通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以pcd格式进行保存,这种格式的点云数据可操作性较强,同时能够提高点云配准融合的速度。
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