实景三维建模-大势智慧-实景三维

pcl（point cloud library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源c++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和gao效数据结构，实景三维建模，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，实景三维重建软件，可在windows、linux、android、mac os x、部分嵌入式实时系统上运行。

pcl是一个模块化的c++模板库，其基于以下第三方库：boost、eigen、flann、vtk、cuda、openni、qhull，实景三维软件，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追zong、曲面重建、可视化等。

3d建模的原理

3d建模的过程实际上是一个三维重建过程，这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。

由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，需要对点云数据进行一定的预处理，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。

分割是指将整个点云聚类为多个点云，每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点，利用kd树计算以该点为中心的球，球内的点都属于该物体，球的半径设为一个阈值，之后遍历该物体的其他点都这么处理，会将点云分割成一个一个的物体。

为了便于后续的网格渲染，需要提前将点云进行三角网格化，采用的算法通常是凸包或凹包算法。

以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构，实景三维，要得到逼真的物体，还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射，就是将数码相机中的图像望网格上贴。

经过以上几步就完成了整个3d建模。