CGAL的三维点集

news2024/9/29 7:27:30

        CGAL提供了几种处理点集的算法,从形状检测到通过标准点集处理工具进行的表面重建。

        虽然这些算法不强制使用特定的数据结构,但该软件包提供了一个3D点集结构,使用户更容易处理附加属性,如法向量、颜色、标签,并在其上调用CGAL算法。

1、一般原则

        CGAL::Point_set_3<Point,Vector> 是一个基于矢量的数据结构,其中包含点的坐标的默认属性(名为point)。

        用户需要的任何属性都可以在运行时轻松添加、修改和删除。属性由唯一名称和类型标识。提供了便利的方法来处理法向量(名为normal的属性),这是点集上非常常见的属性。

        为了优化内存分配和释放,每个点都与一个索引相关联。删除一个点只是将索引标记为已删除。在内部,这避免了在每次删除时修改属性向量,并允许插入新点以重用标记为已删除的点的索引。特别地,这意味着在某些删除操作完成后插入的点可能具有非默认初始化的属性。如果用户需要有效地释放内存,可以使用Point_set_3::garbage_collect()从内存中实际删除标记为已删除的元素。

2、简单使用

        数据结构设计为易于使用,尽管在使用属性时可能存在复杂性。提供了几种方便的方法来处理点和法线,而不必直接处理特性。

3、使用其他属性

        点集中的每个信息都是一个属性。原始点集仅具有点特性。正如我们在前面的例子中看到的,用户可以很容易地添加一个普通属性。但这种机制可以推广到任何类型的属性。

4、应用CGAL算法、

        大多数CGAL的算法让用户自由选择输入数据结构:然后通过范围和属性映射访问点和属性。CGAL::Point_set_3类是一个提供属性映射的范围:应用CGAL算法很简单。

        由于点集处理算法使用命名参数来处理属性映射,因此提供了一种方法CGAL::Point_set_3::parameters():它返回一个命名参数对象,该对象包含正确的点和法线映射,以便在点集对象中读写。

        此外,包Point Set Processing的所有输入/输出函数都被重载,因此用户只需将 Point_set_3 对象作为参数调用它们即可(请参见输入/输出)。

4.1、Point Set Processing

        以下示例显示了如何使用点集对象应用CGAL库中的一些算法:

        生成围绕球体的点集

        使用CGAL::jet_estimate_normals()估计法线

        用CGAL::grid_simplify_point_set()简化点集; 

       使用CGAL::shape_detection::Efficient_RANSAC检测球体形状

4.2、Input/Output

4.3、高级功能

        使用CGAL的函数读取文件需要稍微不同的行为,因为在将点插入点集中之前,会在内部定义该点的属性(这在CGAL::point_set_3中是不可能的)。尽管使用上一小节中提供的重载应该涵盖大多数用途,但我们记录了内部使用的特定后插入器和属性映射:

        CGAL::Point_set_3::index_back_inserter()用作创建新点的输出迭代器。

        CGAL::Point_set_3::Point_push_map()是用于设置点坐标的特性映射。如果不是首先创建的,它将首先在结构中插入创建的点(例如通过index_back_inserter())。

        CGAL::Point_set_3::normal_push_map()的工作原理类似,但适用于法线向量。

        这种推送属性映射也可用于其他用户定义的属性(请参见CGAL::Point_set_3::push_property_map())。
 

4.4、可视化

        可以通过调用CGAL::draw<PS>()函数来可视化3D点集

5、其他

CGAL 5.6 - 3D Point Set: User Manual

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1333695.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ES的安装和RestClient的操作

目录 初识elasticsearch 什么是elasticsearch elasticsearch的发展 Lucene的优缺点 elasticsearch的优势 倒排索引 es与mysql的概念对比 文档 索引 概念对比 架构 安装es 安装kibana 安装ik分词器 分词器 安装ik分词器 ik分词器的拓展和停用词典 操作索引库…

【文本处理】正则表达式

一、简介 正则表达式&#xff0c;又称规则表达式,&#xff08;Regular Expression&#xff0c;在代码中常简写为regex、regexp或RE&#xff09;&#xff0c;是一种文本模式&#xff0c;包括普通字符&#xff08;例如&#xff0c;a 到 z 之间的字母&#xff09;和特殊字符&…

工具系列:PyCaret介绍_编写和训练自定义机器学习模型

文章目录 PyCaret安装PyCaret&#x1f449; 让我们开始吧&#x1f449; 数据集&#x1f449; 数据准备PyCaret中的设置函数&#x1f449; 可用模型&#x1f449; 模型训练与选择&#x1f449; 编写和训练自定义模型&#x1f449; GPLearn模型&#x1f449; NGBoost 模型&#x…

半导体晶圆制造SAP:助力推动新时代科技创新

随着科技的迅猛发展&#xff0c;半导体行业成为了推动各行各业进步的重要力量。而半导体晶圆制造作为半导体产业链的核心环节&#xff0c;其效率和质量的提升对于整个行业的发展起着决定性的作用。在这个高度竞争的行业中&#xff0c;如何提升制造过程的效率、降低成本&#xf…

Bellman_Ford算法总结

知识概览 Bellman_Ford算法适合解决存在负权边的最短路问题&#xff0c;时间复杂度为O(nm)。在存在负权边的最短路问题中&#xff0c;Bellman_Ford算法的效率虽然不如SPFA算法&#xff0c;但是Bellman_Ford算法能解决SPFA算法不能解决的经过不超过k条边的最短路问题。 例题展示…

RPN网络在图像处理中的应用

RPN&#xff08;Region Proposal Network&#xff0c;区域建议网络&#xff09;是深度学习中用于目标检测的关键组件之一&#xff0c;它通常与后续的目标检测网络&#xff08;如Fast R-CNN、Faster R-CNN等&#xff09;结合使用。RPN的主要作用是生成候选目标区域&#xff0c;从…

OpenGL 绘制Mesh数据(Qt)

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果一、简介 Mesh数据的结构主要就是点与三角面片,因此本质上仍然是对三角面片进行绘制。这里我们借助VCG这个库实现对Mesh数据的读取,这个库相对简单轻巧,很方便使用。 二、实现代码 由于修改的部分很多,我们逐一进行解释一下: --…

快速入门学习定时任务框架-xxljob

定时任务框架-xxljob 简介 主要用于分布式任务调度&#xff0c;可以将任务调度和执行分布在多个节点上。它提供了一个集中式的管理平台&#xff0c;支持动态添加、修改、删除任务&#xff0c;以及任务的分片执行&#xff0c;确保任务在分布式环境中的高可用性的一个框架 spr…

【刷题篇】动态规划(八)

文章目录 1、最长定差子序列2、 最长的斐波那契子序列的长度3、最长等差数列4、等差数列划分 II - 子序列5、回文子串6、最长回文子串 1、最长定差子序列 给你一个整数数组 arr 和一个整数 difference&#xff0c;请你找出并返回 arr 中最长等差子序列的长度&#xff0c;该子序…

Python爬虫中文乱码处理实例代码解析

更多Python学习内容&#xff1a;ipengtao.com 大家好&#xff0c;我是彭涛&#xff0c;今天为大家分享 Python爬虫中文乱码处理实例代码解析。全文2800字&#xff0c;阅读大约8分钟 在进行网络数据抓取时&#xff0c;常常会遇到中文乱码的问题&#xff0c;这可能导致数据无法正…

编程规范:长函数的思考

在工作&#xff0c;我们应该都不想看到非常的长函数。对于一个运行5年左右的项目&#xff0c;极有可能出现这种情况。由于长函数的长、if/else嵌套&#xff0c;导致代码的可读性非常差&#xff0c;这对于项目的维护和开发带来了极大的困难。所以我们应该避免写长函数&#xff0…

基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 小波变换融合 PCA融合 基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法 性能指标对比 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ...........…

Redis相关的那些事(一)

背景 目前工作所负责的工作主要是投放业务&#xff0c;属于读高并发场景&#xff0c;记录一下之前碰到的redis相关的问题。 热点大值Key&缓存击穿问题 问题表现 在某次流量峰值过程中&#xff0c;redis的CPU突然飙升&#xff0c;从监控看起来就是CPU飙升到一定程度&…

微信小程序(uniapp)api讲解

Uniapp是一个基于Vue.js的跨平台开发框架&#xff0c;可以同时开发微信小程序、H5、App等多个平台的应用。下面是Uniapp常用的API讲解&#xff1a; Vue.js的API Uniapp采用了Vue.js框架&#xff0c;因此可以直接使用Vue.js的API。例如&#xff1a;v-show、v-if、v-for、comput…

基于HC-SR04传感器的避障机器人设计与实现

本文介绍了如何设计和实现一个基于HC-SR04超声波传感器的避障机器人。我们将详细讨论硬件和电路连接&#xff0c;并提供完整的Arduino代码。该机器人可以利用超声波传感器检测周围的障碍物&#xff0c;并采取相应的动作进行避障&#xff0c;实现自主导航。 引言&#xff1a; 避…

微服务架构<2>

在电商项目中&#xff0c;我们针对一些核心业务&#xff0c;比较复杂的业务需要做一些设计以及优化的过程首先我们针对于订单的模块拆分了2个子模块1.order-curr实时下单业务 2.order-his 做一些历史的订单归档我们的订单业务 >商品添加至购物车 >购物车结算--> 订单…

sklearn 逻辑回归Demo

逻辑回归案例 假设表示 基于上述情况&#xff0c;要使分类器的输出在[0,1]之间&#xff0c;可以采用假设表示的方法。 设 h θ ( x ) g ( θ T x ) h_θ (x)g(θ^T x) hθ​(x)g(θTx)&#xff0c; 其中 g ( z ) 1 ( 1 e − z ) g(z)\frac{1}{(1e^{−z} )} g(z)(1e−z)1​…

Go语言中的`sync`包同步原语

通过sync包掌握Go语言的并发 并发是现代软件开发的基本方面&#xff0c;而Go&#xff08;也称为Golang&#xff09;为并发编程提供了一套强大的工具。在Go中用于管理并发的基本包之一是sync包。在本文中&#xff0c;我们将概述sync包&#xff0c;并深入探讨其最关键的同步原语…

第二十一章博客

计算机应用实现了多台计算机间的互联&#xff0c;使得它们彼此之间能够进行数据交流。网络应用程序就是在已连接的不同计算机上运行的程序&#xff0c;这些程序借助于网络协议&#xff0c;相互之间可以交换数据。编写网络应用程序前&#xff0c;首先必须明确所要使用的网络协议…

1 手写第一个Win32窗口程序

1 基础概念 什么是窗口&#xff1f; 答&#xff1a;窗口就是屏幕上的一片区域&#xff0c;接受用户的输入&#xff0c;显示程序的输出。可以包含标题栏、菜单栏、工具栏以及控件等。什么是句柄&#xff1f; 答&#xff1a; 作为一种管理和操作系统资源的机制&#xff0c;提供了…