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针对三维点云数据重建效率低、不能实时交互等问题，利用鲁棒性强的Power Crust算法和三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)的良好并行机制与强大的图像处理能力，实现了三维点云数据曲面快速重建。该算法使用Power Crust对三维点云进行曲面重建，接着对得到的网格进行线性调整、简化和平滑，最后引入VTK进行渲染、绘制、显示，并实时交互。实验结果表明，该算法可以加快散乱点云数据的重建速度，较好地保持了点云数据的拓扑结构，提高了曲面重建的精确性和鲁棒性，且交互性强，适合实时处理。

泊松抠图matlab代码泊松曲面重建 Python 绑定 泊松曲面重建 v6.13 Python Binding of Poisson Reconstruction by [Michael Kazhdan] () for C++ GNU Compilation based on the MATLAB MEX-File bindings by 安装 $ git clone --recursive git://github.com/mmolero/pypoisson.git $ cd pypoisson $ python setup.py build $ python setup.py install 在 Windows、OSX 和 Linux 上测试 转到示例文件夹 from pypoisson import poisson_reconstruction from ply_from_array import points_normals_from , ply_from_array filename = "horse_with_normals.xyz" output_file = "hor

提出了一种基于Delaunay三角剖分的三维散乱点云快速曲面重建算法。算法首先计算点云的Delaunay三角剖分, 从Delaunay四面体提取初始三角网格, 根据Voronoi体元的特征构造优先队列并生成种子三角网格, 然后通过区域生长的方式进行流形提取。实验结果表明, 该算法可以高效、稳定地重构具有复杂拓扑结构、非封闭曲面甚至是非均匀采样的点云数据。与传统的基于Delaunay的方法比较, 该算法仅需要进行一次Delaunay三角剖分, 无须极点的计算, 因此算法的重构速度快。

泊松曲面重建论文源码分析PoissonRecon.cpp

这是之前我下载的关于物体表面的三角网格化重建，用matlab编程，我试验过的，代码时可实现的！

使用matlab实现三维建模源码，效果非常好，可以用于三维点云数据的建模-Three-dimensional modeling using MATLAB

基于pcl库，利用qt做界面，渲染可视化三种算法实现的bunny

dll函数接口： ////******** 初始化默认参数 ********// //extern "C" int __stdcall ZSY3DViewerInit(); //******** 读取历史数据到cloud ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadHistoryData(char *file_dir); //******** 读取txt数据到cloud ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadTxtData(char *file_dir); //******** 读取单个点数据到cloud ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadSingleData(float x, float y, float z); //******** 读取所有点数据到cloud ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadNowData(float *x, float *y, float *z, int count); //******** vtk读取txt文件并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadFile_TXT(char *file_dir); //******** vtk读取obj文件并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadFile_OBJ(char *file_dir); //******** vtk读取vtk文件并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadFile_VTK(char *file_dir); //******** vtk读取ply文件并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DReadFile_PLY(char *file_dir); //******** cloud下采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DDownSampling(float leaf_size); //******** cloud均匀采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DBalanceSampling(float radiusSearch = 0.01f); //******** cloud增采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DIncreaseSampling(float radius = 0.03f, float StepSize = 0.02f); //******** cloud直通滤波采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DStraightSampling(char *fieldName = "z", float limits_min = 0.0f, float limits_max = 0.1f, bool limitsNegative = true); //******** cloud统计滤波采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DStatisticsSampling(float meanK = 50.0f,float stddevMulThresh = 1.0f); //******** cloud半径滤波采样处理 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DRadiusSampling(float radiusSearch = 0.8f, float minNeighborsInRadius = 2.0f); //******** cloud数据进行渲染,并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DShowPointCloud(); //******** cloud数据进行VTK三维重建(三角面绘制),并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DDelaunayBuild(bool depth_color); //******** cloud数据进行VTK三维重建(曲面体绘制),并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DSurfaceBuild(); //******** cloud数据进行PCL三维重建（贪婪三角),并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DPCLDelaunayBuild(float k_search = 4.0f, float radius = 1.5f, float mu = 2.5f); //******** cloud数据进行PCL三维重建（possion),并显示 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DPCLPossionBuild(float k_search = 4.0f, float degree = 2.0f, float PerNode = 3.0f); //******** cloud数据进行渲染,并显示,vtk进行坐标拾取 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DPointPicker(); //******** vtk获取拾取坐标 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DGetPickerPoint(float *point); //******** vtk保存3D图文件为ply ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPLY(char *file_dir); //******** vtk保存3D图文件为obj ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DSaveFileOfOBJ(char *file_dir); //******** pcl保存点云文件为pcd ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPCD(char *file_dir); //******* 将点云数据同步到传入的数组中 *********// extern "C" int __stdcall ZSY3DSynchronizeData(float* x, float* y, float* z, int* count); ////******** 判断窗口是打开还是关闭 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DGetWindowState(float *states); //******** 刷新cloud缓存数据 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DFlushCacheData(); //******** 返回cloud数据点总数 ********// extern "C" int __stdcall ZSY3DGetPointCount();

提供了四种RBFNN训练算法，对matlab中的径向基函数神经网络训练做了详细介绍