CGAL点云栅格化

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CGAL点云栅格化

CGAL是一个计算几何算法库,旨在提供高效、可靠、通用的计算几何算法。点云栅格化是将点云数据转换为离散化网格数据的过程,可以用于计算点云数据的表面积、体积等特征,或者生成网格模型等。本文将介绍如何使用CGAL对点云数据进行栅格化处理。

一、安装CGAL

CGAL可以在官网上下载安装包,也可以通过包管理器进行安装。以下示例以在Ubuntu系统中使用apt-get包管理器进行安装为例:

$ sudo apt-get install libcgal-dev

安装完成后,在项目中引入CGAL库即可开始使用。

二、读取点云数据

本文将采用PLY格式的点云数据,以下是读取PLY文件的代码:

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/IO/read_ply_points.h>

typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel;
typedef Kernel::Point_3 Point;

void read_point_cloud(const char* filename, std::vector<Point>& points)
{
    std::ifstream stream(filename);
    if (!stream || !CGAL::read_ply_points(stream, std::back_inserter(points),
          
在FME中利用点云生成栅格和DEM 例如,SurfaceModeller转换器也可以生成轮廓或TIN,而RasterDEMGenerator转换器能够插值孔洞,这比NumericRasterizer转换器提供更平滑的输出。这些步骤将降低较暗像素值之间的对比度,这也将降低清晰度,因此根据所希望的输出,您可能会发现这样做会有帮助,也可能没有帮助。您将有两个DEM栅格。点云数据通过点提供不均匀的覆盖,而栅格图像使用像素显示区域的完整覆盖。使用FME,您可以将点云转换为栅格,并通过调整像素分辨率或显示点云的哪个组件等因素来自定义栅格图像。 阅读详情

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