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Point Set Procesing这个包主要是为了预处理点云的一些基本操作,如下图所示,通过一系列操作之后使得输出点云(右边)比输入(左边)更加的稀疏、平滑、没那么多噪点和异常值。

框架步骤:

1. Points with normals 点及法向量

  • KNN:反映点云集合的密度
  • Average spacing:所有点到K最近邻点的平均间距
    • 对应函数:computer_average_spacing(points, k_neighbors)
  • Automatic Scale Estimation自动尺度估计
    • 目的:找到最小估计范围
    • 对应函数:
      • estimate_global_k_neighbor_scale() 
      • estimate_global_range_scale()
      • estimate_local_k_neighbor_scales()
      • estimate_local_range_scales()

2. outlier removal 异常值移除

  • 说明:删除用户定义需要删除的比例,或者通过 对点进行K紧邻的平均平方距离数值排序来删除大数值的比例来实现。
  • 两种方式:
    1. 指定K最近邻值
    2. 指定球的邻域半径

本文标签: PointCGALprocessingset