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  1. 基于点云数据的三维重建

  2. 文章的第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，介绍了数据处理的基本 程，重点介绍了预处理的内容：其一，介绍了使用FARO Laser Scanner 880的 套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法 步骤；其二，介绍了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶 控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。 第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。针对塑像 面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-13
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：opencv2008

  1. 三维点云法向量估计综述

  2. 该论文详细论述了三维点云法向量的估计算法及研究现状，对从事三维重建方面工作的人员有很好的帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-07
    • 文件大小：738kb
    • 提供者：bj0505

  1. 点云三维重建程序斯坦福大学开发的一个三维点云重构生成网格

  2. 斯坦福大学开发的一个三维点云重构生成网格，进一步生成NURBS曲面并加光照效果的系统。可以实现对生成的三维图形旋转，移动和多个角度图形的拼接

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-15
    • 文件大小：932kb
    • 提供者：zzhzjw2003888

  1. 部分 点云数据 .m文件的

  2. 部分点云数据例子 .m文件 可以直接提取出 x,y,z内容 有bunny,brain2,dragon3,horse等数据的点云数据，分别都是四种不同分辨率以下 很有仿真价值 附带点云文件不同分辨率下重建显示效果 .m文件格式为 Vertex 1 -2.23808 -0.395446 0 然后边 。。。。 然后 face ...提取点云数据很简单 有参考价值

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-08-28
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：lsy20062039

  1. 点云数据 及其点云三维重建

  2. 本文主要描述了基于激光雷达的点云数据的滤波分类 及其三维重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：king334420

  1. 点云的三维重建

  2. 点云的三维重建

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-26
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：augusdi

  1. 点云数据重建

  2. matlab实现的点云重建，经过调试，可以运行，但是还有一点不足，望有人能加以改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-18
    • 文件大小：656byte
    • 提供者：q_023

  1. 点云重建源代码

  2. 基于点云的网格重建源代码，可以执行，利用泊松重建算法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-12-30
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：u013331190

  1. 常见点云数据

  2. 曲面重建常用点云数据，很齐全！包含bunny, hypersheet等

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：liguojun_1990

  1. PCL点云库MovingLeastSquares用法demo

  2. PCL版本为1.6.0 all in one IDE为 VS2010 本demo实现了mls的用法，压缩包里有点云样本，成功实现了点云的Upsampling。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-07-08
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：u012337034

  1. PCL点云库GreedyProjectionTriangulation用法demo

  2. PCL版本为1.6.0 all in one IDE为 VS2010 本demo实现了GPT的用法，压缩包里有点云样本和参考文献，成功实现了点云的三维重建。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-07-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012337034

  1. PCL点云库GridProjection用法demo

  2. PCL版本为1.6.0 all in one IDE为 VS2010 本demo实现了GP的用法，压缩包里有点云样本和参考文献，成功实现了点云的三维重建。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-07-21
    • 文件大小：652kb
    • 提供者：u012337034

  1. 点云数据的Marching Cube算法实现

  2. 利用Marching Cube算法对点云数据进行三维重建

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-26
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：jjl199299

  1. MFC点云重建

  2. MFC点云重建MFC点云重建MFC点云重建MFC点云重建MFC点云重建MFC点云重建MFC点云重建

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：huabowen0

  1. 基于双目视觉稀疏点云重建的输电线路弧垂测量方法

  2. 弧垂是输电线路设计和运行的主要指标,必须严格控制在规定的设计容限内。笔者提出了一种基于双目视觉稀疏点云重建的输电线路弧垂测量方法,通过获取电力走廊影像对,采用数字图像处理技术对输电线路进行定位与提取,使用标定参数采样核线影像对,并利用核线约束解算其稀疏点云,最后通过悬链线拟合技术重建线路三维矢量,由此模型计算出精确的弧垂指标。研究结果表明,当被测对象处于中短距离的情况下,本方法具有较高的弧垂测量精度,且在工程应用中具有较大的灵活性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：986kb
    • 提供者：weixin_38720997

  1. 补偿平台姿态偏差对机载LiDAR对激光点云的影响的建议

  2. 机载稳定平台的姿态偏差对从机载LiDAR获得的激光点云的分布和点密度有重大影响。一方面，姿态偏差会导致激光点云沿扫描方向水平移动，从而导致覆盖区域偏离目标地形，并导致某些重要地形的扫描丢失。另一方面，姿态偏差可能导致点密度不均匀，从而进一步降低了从激光点云重建的数字表面模型（DSM）的高程精度。在机载稳定平台的三个姿态偏差中，侧倾和俯仰偏差比航向偏差具有更大的影响。因此，采取适当的步骤来补偿机载稳定平台的姿态偏差，特别是对于侧倾和俯仰偏差，具有重要的实践意义。在本文中，首先，设计了一种姿态补偿装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：371kb
    • 提供者：weixin_38710127

  1. 基于多幅图像的陶瓷碗表面缺陷的局部点云重建

  2. 为分析陶瓷碗表面缺陷的形状、位置及方向等三维信息, 提出了一种基于多幅图像的局部点云重建算法。该算法首先利用已标定的双目摄像头从任意角度获取多张表面缺陷图片, 然后采用FAST+SURF+FLANN图像特征点提取及匹配算法得到准确度高的匹配点对, 最后采用运动恢复结构算法并结合基于面片的多视角立体重建算法, 实现二维表面缺陷的局部三维重建。由于局部三维重建无法很好地描述缺陷方向及位置信息, 因此采用手动增加特征点的方法实现陶瓷碗表面的全局重建。结果表明, 缺陷重建效果较好, 缺陷位置、方向及形状

  3. 所属分类：其它

  1. 基于三维点云匹配的手掌静脉识别

  2. 针对现有手掌静脉认证系统误拒率较高以及不支持大数据集匹配的问题，设计了基于透射式光源的双目视觉静脉三维点云重建装置，提出了基于三维点云匹配的手掌静脉认证算法。系统使用850 nm 透射式发光二极管(LED)光源作为照明装置，由双目摄像机拍摄静脉视差图像进行三维重建。选择手掌静脉作为特征点描述其空间三维结构，提出了一种改进的内核相关性分析方法匹配三维点云。针对200 组点云数据的实验结果验证了该方法的可行性和有效性，识别率达到了98%，误拒率2%，误识率0%，总特征维数约8000 至12000 维

  3. 所属分类：其它

  1. 基于建筑物激光点云边缘线自动提取提高DSM精度

  2. 在机载激光雷达扫描过程中,建筑物背面的地面边缘线常常被遮挡,无法获取精确的建筑物背面边缘点信息,在利用获得的激光点云进行三维重建时,使得创建数字表面模型(DSM)的精度较低。为消除背面边缘点缺失造成的DSM精度降低,提出了一种建筑物地面缺失边缘线的自动提取算法;通过提取建筑物侧面和地面局部点云的拟合趋势面,计算两相邻局部趋势面的交线,并补充缺失部分的边缘点数据;最后采用补充了边缘点的建筑物激光点云重建了建筑物的DSM,并对边缘点补充前后的DSM精度进行了对比仿真实验。仿真结果表明,通过提取和补充

  3. 所属分类：其它

  1. 基于相位映射的双目视觉缺失点云插补方法

  2. 利用单相机中已获得的可靠相位数据,提出一种双目视觉相位匹配中的视差孔洞数据插补方法。该方法在测量系统的标定阶段只需增加一个平面相位和高度数据作为参考,利用数据缺失区域周围有效像素点的三维点云,及相对于参考平面的相位和高度差建立隐式相位-高度映射关系,然后由单相机可靠相位数据实现孔洞区域的点云重建插补。对标准件进行缺失点云插补实验,重建精度为0.07 mm。对人脸面具和葫芦模型进行双目测量和孔洞插补实验,结果证明该方法可以很好地补全遮挡区域缺失的点云。

  3. 所属分类：其它

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