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搜索资源列表

  1. 三维点云数据的显示，并可以对三维模型进行旋转和平移等

  2. 可以读取文本文档，将散乱的大量三维点云数据显示出来，并进行，平移旋转等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-13
    • 文件大小：957kb
    • 提供者：smilefoever

  1. 基于OpenGL实现三维散乱点集的Delaunay三角剖分

  2. 基于OpenGL实现三维散乱点集的Delaunay三角剖分,对学习将离散点可视化有较大的帮助

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-19
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：zqabcdefg

  1. 一种构建三维人体模型的方法

  2. pdf文件.对网上三维物体显示的需要，介绍了开发工具java 3D的特点。在深入分析3DS文件结构的基础上，通过读取3DS建立的三维人体文件数据，根据人体模型数据的特点，使用散乱数据点三角剖分技术形成曲面三角面逼近建立了三维人体模型，并开发了一套基于java 3D的三维人体展示系统。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-07-18
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：bonnie135

  1. matlab算法——计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率）

  2. matlab算法计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-30
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：lvdan123001

  1. 兔子三维散乱点云

  2. 很好的三维点云，学习点云分割，重建的必备数据！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-19
    • 文件大小：851kb
    • 提供者：wujingmin0529

  1. 三维散乱点通用重建算法

  2. 一种散乱点重建的通用算法，对于三维重建非常有帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-04
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：final_bad_

  1. OpenGL的三维散乱点生成真实感地形

  2. 用opengl针对三维散乱点重建出真实感的地形，对于研究散乱点的，非常有帮助。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-07-07
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：final_bad_

  1. 基于散乱数据点的三维重建文章

  2. 一篇基于散点标定的三维激光重建的文章，采用散点标定，关于激光三维重建的，很有借鉴性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：amanda8564

  1. MATLAB-- 三维重建

  2. 散乱点云插值，实现三维曲面重建。其node点已上传，名字为散乱点云三维重建，可进行适当修改，达到自己的目的。但是代码不够强大。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-12
    • 文件大小：452byte
    • 提供者：u011618562

  1. matlab三维散乱点云曲率算法

  2. matlab三维散乱点云曲率算法，曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率，计算点云模型上的每一个顶点的法矢和曲率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-14
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：tjm312646489

  1. 基于点云的加工特征识别技术研究

  2. 基于点云的加工特征识别技术研究，：介绍了在./0 领域基于12345 模型的特征识别方法，总结了其中的优势和不足，并且对直接从 三维散乱点云中识别加工特征的关键技术进行了研究，提出了可能的解决方案

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2015-02-26
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：libinbit001

  1. 三维散乱点的精简

  2. 用于三维点云的精简.基于MATLAB实现在保留三维数据特征的情况下进行点云的下采样。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-20
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：yuq720

  1. 应用样条曲线拟合三维激光扫描盾构隧道点云切片

  2. 三维激光扫描技术采用散乱点云对隧道监测,难以对数据进行精确变形处理分析。通过圆曲线拟合隧道点云切片得到的隧道收敛半径,虽然模型简单但不能很好的描述隧道的局部特征,应用三次B样条曲线在特定局部邻域拟合点云切片较好的解决了圆曲线局部拟合不精确,样条曲线整体拟合干扰大局部特征不明显这些缺点。通过实验表明,采用该方法进行环形隧道收敛变形分析,更能真实的反应隧道的真实变形情况,该方法对隧道变形监测具有一定的实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-12
    • 文件大小：714kb
    • 提供者：weixin_38748875

  1. matlab算法——计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率）

  2. matlab算法计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率 matlab算法计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：yimingxh

  1. 基于三维重建技术的三角剖分

  2. 在分析已有算法的基础上，利用增量法与分治法相结合的思想,实现了直接对空间散乱点的三角剖分。通过对空间散乱点的三角剖分，最终得到满足所要重建物体的三角网格模型，且网格非常均匀,该模型直观、清晰地再现了实体模型。实验证明了算法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：275kb
    • 提供者：weixin_38674616

  1. matlab算法——计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率）

  2. matlab算法计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率 matlab算法计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：herocodemaster

  1. 基于VG-DBSCAN算法的大场景散乱点云去噪

  2. 针对城市环境下三维激光雷达（LiDAR）点云数据密度不均匀、离群噪点多而不利于后期点云帧间匹配的问题，提出一种应用于城市环境下大规模散乱LiDAR点云的离群噪点滤除算法。该算法对传统的基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）算法进行改进，通过对三维点云进行体素栅格划分，创建了一个由栅格单元组成的集合，以此大幅减小每个对象在数据空间中邻域的搜索范围。改进后的算法能够快速发现各个聚类，使目标点云与离群点分离，从而剔除点云中的离群噪点。实验结果表明：所提算法能够实时处理点云数据，在保证点云三维几何特

  3. 所属分类：其它

  1. 一种散乱点云的均匀精简算法

  2. 针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题，提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL)，利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格，结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线估计，确定每个小立方栅格的重心，并以其来近似显示这个小立方栅格内所有的数据点，达到精简点云的目的，最后利用贪婪三角投影类对精简后的点云实现三角网格面重建并显示其效果。实验结果表明，该算法在充分保留点云数据几何特征的前提下，能有效滤除部分点云数据冗余量，且精简结果比较均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_38520046

  1. 基于lp空间力学模型的三维点云配准算法

  2. 为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度，提出一种基于lp空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据，首先计算两片点云的重心，通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下，然后利用lp空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型，再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵，得到初始配准参数，最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法，本文算法对Bunny点云数据

  3. 所属分类：其它

  1. 基于相关系数平方和最大的三维点云配准

  2. 点云配准是三维重建过程的核心问题之一。针对点云散乱、数据存在缺失及噪声干扰情况下配准效率差、精度低的问题,提出了一种基于相关系数平方和最大(MCC)的点云配准算法。分别对目标点云与待配准点云去均值化后进行旋转,使旋转后的两组点云各自满足行向量间相关系数平方和最大;再利用粒子群优化算法分别求解出两组中间态旋转矩阵;最后根据两组中间态旋转矩阵求解出两点云之间的旋转矩阵和平移向量,进而实现点云配准。仿真结果表明,在点云散乱、数据存在缺失以及噪声干扰的情况下,本文算法比现有其他算法的配准速度更快、精度更

  3. 所属分类：其它

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