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快速算法,用于计算3D点云的最小体积定向边界框的近似值。
在3D中为给定点云计算面向最小体积的边界框是计算机科学中的难题。 确切的算法是已知的,并且在3D中的点数为立方量级。 目前尚不知道一种更快的精确算法。 但是,对于许多应用程序,最小体积定向边界框的近似值是可以接受的,并且已经足够准确。 这个项目是为研究而开发的。 这个符合小型标准的C ++ 11库可以内置到共享库中,也可以直接包含在现有的C ++项目中。
我并不为几年前编写的基础代码感到特别自豪,但是考虑到PR的重构和清理是非常受欢迎的!
该库包含以下代码:
计算定向的最小体积盒的近似值(多线程支持:OpenMP),
在2D中计算点云的凸包,
计算二维点云的最小面积矩形,
点云的2d投影,
使用复杂的拆分技术快速构建kD-Tree(n维,模板化),可在拆分过程中优化质量标准,
通
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