建筑物轮廓提取点云数据

对扫描所得的曲面点云数据进行去噪、精简、拟合等处理,是进行施釉轨迹优化仿真的前提。以一具有明显曲率变化的工件实物为研究对象,制定了定向施釉方案,确定了定向施釉路径,并在MATLAB环境下进行施釉轨迹的优化仿真。仿真结果表明,釉层厚度波动在误差允许范围内,验证了轨迹优化方法的正确性。

针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.

多个数据模型的点云重建，包括兔子，马等8中数据重建，能够运行成功

依赖关系： : 运行：ros2运行ros2_point_cloud_python point_cloud

本人学习PCL期间用到的点云数据，闲来整理了一下，希望对大家有用！！！

实现点云数据的插值，对于大量的不规则点云数据，需要通过插值运算实现网格化。

通过C#读取点云数据，技术以及源码都在压缩包里面，详细可查看。点云数据即用txt文档描写，通过解析得到3D模型

内含ASL Datasets Repository、大规模点云分类基准、悉尼城市目标数据集、斯坦福数据集四个点云数据集

根据给定的点云数据拟合出最优圆，给出圆的半径及圆心；基于VS2010，其他高级版本若有错误，须将memory文件里34行的继承删除。