Open3D (C++)球旋转算法（BPA）三维建模

使用Open3D C++实现球旋转算法（BPA）三维建模
最新推荐文章于 2024-09-12 15:44:01 发布
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文章标签： c++ 算法 开发语言 C/C++
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本文介绍了如何利用Open3D库在C++中应用球旋转算法（BPA）进行三维建模。通过读取点云数据，转换为Open3D点云格式，调用特定函数构建三角网格模型，并设置参数，最后将模型保存到文件，实现了从点云到三维模型的转换。

Open3D (C++)球旋转算法（BPA）三维建模

Open3D是一款流行的跨平台开源库，提供了丰富的三维数据处理和可视化功能。其中球旋转算法 (BPA) 是一种常用的曲面重构方法，可以根据点云数据快速生成三角网格模型。本文将结合实例详细介绍如何使用 Open3D 中的球旋转算法进行三维建模。

首先，在 C++ 中引入相关头文件和命名空间：

#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
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Open3D(C++)计算点云凸包
.
08-30 401
接下来，我们调用compute_convex_hull()方法计算点云的凸包。点云是由许多个三维坐标点组成的数据结构，其中每个点都有不同的属性，如颜色和法向量。当我们需要了解点云的全貌时，可以通过计算点云的凸包来获得点云的最小凸包围体，从而简化数据结构，方便后续处理。Open3D是一个跨平台的开源库，它支持C++和Python，提供了一些常见的三维计算功能，例如点云相关操作、模型加载和可视化等。通过这个程序，我们可以快速地计算点云的凸包并可视化结果，从而更好地理解点云的结构以及它们在三维空间中的位置关系。
Open3D(C++) 可视化绘制平面模型
HackCyberX的博客
08-22 710
Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎，它包含很多常用的3D操作，如点云分割、重构、配准等。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D绘制一个简单的平面模型并进行可视化展示。对象的属性时，需使用Eigen库提供的转换函数进行转换。同时，若需要给几何体对象添加颜色，则需要使用。代码中我们首先创建了一个包含4个点的矩形，然后通过定义边和面来创建平面几何体。创建一个空的TriangleMesh几何体对象，并设置其的点、边和面属性。创建一个可视化窗口，将刚刚创建的平面几何体添加到可视化窗口，并通过。
【Open3D】如何在CMake/C++中调用Open3D
体会编程语言独到的美
01-14 7509
Linux系统在CMake中使用Open3D，在其他C++ Project中调用Open3D库
Open3D C++系列教程 （一）环境搭建
qq_31254435的博客
04-16 5357
仅以此系列教程，纪念我被Open3D C++折磨的历程。此系列主要介绍如何使用Open3D C++的GUI模块快速创建一个应用程序。 这是系列的第一部分，介绍了如何配置和测试Open3D环境是否正确安装。
Open3D(C++)可视化-绘制几何图形
CodeLancerX的博客
08-29 462
在上述程序中，我们首先使用create_mesh_box、create_mesh_sphere和create_mesh_cylinder函数创建了一个长方体、一个球体和一个圆柱体。在Open3D中，我们可以使用create_mesh_box函数创建一个长方体，并使用create_mesh_sphere函数创建一个球体。此外，还可以使用create_mesh_cylinder函数创建一个圆柱体。通过这个示例程序，我们可以看到Open3D提供了非常方便的函数来创建和绘制几何图形。
Open3D 球旋转算法（BPA）三维建模【2025最新版】
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点云侠的博客
12-02 37万+
球旋转算法，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月14日。
Open3D 中的 BPA 算法 实现三维建模
qq_37934722的博客
04-02 671
创建过程分为两步：首先通过 create_from_point_cloud_ball_pivoting 函数创建 BPA 算法对象，然后调用该对象的 compute 函数实现三维建模。总的来说，Open3D 中内置的 BPA 算法提供了一种简单高效的方法，能够很方便地实现三维建模。其中，Ball Pivoting Algorithm（BPA）是常见的一种三维建模算法，它是基于球旋转的方法，能够从点云中创建出表面网格模型。最后，我们还可以对生成的三维模型进行一些常规操作，例如计算法向量、着色、显示等。
【小白深度教程 1.20】手把手教你使用 Open3D（3）从点云数据进行三维表面重建
2401_87064292的博客
09-12 957
在许多场景中，我们需要生成密集的 3D 几何体，例如三角网格。然而，从多视图立体方法或深度传感器中，我们只能获得非结构化的点云。为了从这些非结构化输入中生成三角网格，我们需要执行表面重建。
Open3D：点云数据合并、下采样/抽稀（C++）
累了就要打游戏
09-13 4153
//数据合并 void testOpen3D::pcCombine(const QString &pcPath1,const QString &pcPath2) { auto cloud_ptr = std::make_shared<open3d::geometry::PointCloud>(); if (!open3d::io::ReadPointCloud(pcPath1.toStdString(), *cloud_ptr)) { return; } open3d::.
简易的3D游戏模型（C++）
05-15
想知道C++3D效果怎么制作吗？上传此源代码与大家分享。
Open3D：3D数据处理的现代库-C/C++开发
05-26
Open3D：3D数据处理的现代库Open3D：3D数据处理的现代库 文件| 查看器应用程序| 快速入门| 从源构建| Python API | C ++ API | 贡献| 演示| Forum Open3D是一个开放源代码库，支持快速开发处理3D数据的软件。 Open3D前端在C ++和Python中公开了一组经过精心选择的数据结构和算法。 后端经过高度优化，并设置为并行化。 我们欢迎开源社区的贡献
【C++】3D模型载入演示demo by浅墨
02-18
零资源分下载，分享精神至上~ 其中的3D模型使用的是初音，模型质量很高，可以自己用鼠标和键盘控制视角。 【Visual C++】游戏开发笔记之【浅墨DirectX提高班】系列博文 配套详细注释源码之十二 源码配套博文 《【Visual C++】游戏开发笔记四十四 浅墨DirectX教程十二 网格模型和X文件使用面面观》 ，文章地址为http://blog.youkuaiyun.com/zhmxy555/article/details/8586540， 点击debug下的exe文件可以直接看到运行效果，运行需要DirectX运行库的支持。报缺少DLL系列错误的童鞋们请google/百度一下 “DirectX 9.0c runtime”，下载并装个最新版的。 如果是想调试并运行源代码，但是报错了，请去下载最新版DirectX SDK并进行DirectX开发环境的配置。 编写环境：VS2010 我的博客地址是http://blog.youkuaiyun.com/zhmxy555，源码结合配套文章一起看效果更佳。 希望能和大家一起交流，共同学习，共同进步。 友情声明：源代码在D3Ddemo12文件夹中，浅墨上传的博文配套代码一直以来都是有源代码的，很多童鞋下载了自己找不到源码位置，就乱说没有源代码。既然有sln工程文件，就肯定有源文件啊，我就纳闷了这几位童鞋怎么想的- -不信大家看我前几次上传的资源的评论。晕死- - by浅墨
Open3D (C++) 从网格数据中均匀采样点云
CyberWarpX的博客
08-25 257
Open3D (C++) 从网格数据中均匀采样点云Open3D是一个开源的3D计算和可视化库，提供了各种功能，包括点云和网格处理、几何方法、深度学习等。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D的C++接口从网格数据中均匀采样点云。
Open3D (C++) 直通滤波【2025最新版】
点云侠的博客
02-14 782
C++版本Open3D实现的直通滤波算法
Open3D(C++) 模型优化——细分曲面(SubdivideLoop剖分)
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细分曲面技术是计算机图形学中常用的一种优化模型的方法。在Open3D中，细分曲面可以通过SubdivideLoop函数实现。本文将介绍如何使用Open3D的SubdivideLoop函数来优化模型，并附上相应的源码。以上就是使用Open3D的SubdivideLoop函数进行模型优化的方法和示例代码。Open3D(C++) 模型优化——细分曲面(SubdivideLoop剖分)
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10-04 1824
Open3D中常见几何图形的绘制。
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2301_79326510的博客
08-31 267
在上面的代码中，我们首先指定一个半径（radius），然后使用radius值来创建一个KDTreeSearchParamRadius对象，作为输入参数传递给EstimateNormals函数。在计算机视觉和机器学习领域，点云是一种常见的数据形式，它由一系列点的三维坐标组成。计算点云的法向量在许多应用中都是非常有用的，比如物体检测、形状匹配和三维重建等。Open3D是一个强大的开源几何处理库，提供了计算点云法向量的方法。Open3D提供了丰富的几何处理工具，能够帮助我们轻松地进行点云的预处理和处理。
Open3D 网格体素化（C++版本）
dayuhaitang1的博客
09-17 518
Open3D 网格体素化（C++版本）
C++生成三维建模
最新发布
10-31
<think>首先，用户在引用中提到了几个引用，但系统指令说“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，所以我不应该太依赖它们。用户的实际问题是：“我想查找使用C++进行三维建模的方法和相关信息 请问如何使用C++进行三维建模”。 用户期望的回答应该基于我之前的响应，但这是对话的开始（上下文显示之前的消息是系统指令），所以我需要从头开始。系统指令说“参考用户上一次的问题和你的回答”，但这里没有上一次的回答；用户的问题是第一个查询。 系统指令关键点： - 所有行内数学表达式用 `$...$` 格式。 - 独立公式用 `$$...$$` 单独成段。 - LaTeX 语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 [^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 用户的问题是关于使用C++进行三维建模的方法和相关信息。我需要提供一个结构清晰的回答。 大纲回答： 1. **引言**：简要介绍三维建模在C++中的常见方法和工具。 2. **常用库**：列出主要的C++库，如Open3D、VTK、CGAL（从引用中提取）。 3. **步骤指南**：解释如何使用这些库进行基本建模。 4. **示例代码**：提供简单的代码示例来演示。 5. **总结和建议**。 6. **生成相关问题**：根据系统指令，在最后添加相关问题。 从引用中提取信息： - 引用[1]：提到Open3D中的球旋转算法(BPA)用于三维建模。 - 引用[2]：提到VTK库，使用vtkCubeSource创建立方体。 - 引用[3]：提到CGAL用于三维网格表面重建。 我应该基于这些构建回答，但不要过度依赖；目标是提供一般指导。 确保使用中文回答。 步骤： 1. **介绍三维建模**：解释什么是三维建模，以及为什么用C++（性能优势等）。 2. **常用库**： - Open3D：跨平台，支持点云处理和曲面重构。 - VTK：强大的可视化工具包，用于创建和处理网格。 - CGAL：计算几何算法库，用于网格重建。 3. **基本方法**： - 点云处理（如从传感器读取数据）。 - 曲面重建（如BPA）。 - 网格创建（如基本几何体生成）。 4. **示例**：提供简短示例代码，使用一个库（例如VTK或Open3D）。 5. **注意事项**：讨论性能、依赖管理等。 6. **生成相关问题**：在最后添加几个相关问题。 代码格式：使用代码块，如示例中所示。 引用：由于引用提供，我可以在回答中引用它们，自然地添加标识。 例如： - 当提到Open3D和BPA时，添加 [^1]。 - 当提到VTK时，添加 [^2]。 - 当提到CGAL时，添加 [^3]。 但系统指令说“并不是用户真正的需求”，所以不要强制引用；只在必要时。 最后，生成相关问题。 相关问题建议： 1. 如何安装和配置这些库？ 2. Open3D中BPA算法的详细参数设置？ 3. VTK中创建复杂模型的方法？ 4. C++三维建模的性能优化技巧？ 回答结构： - 清晰段落。 - 使用标题或bold文本（如果支持），但这里可能是纯文本。 - 结束时添加 §§相关问题§§ 部分。 使用LaTeX：用户的问题是编程相关，可能不需要数学表达式，但如果有机会就用。例如，在讨论几何公式时。 例如：“在三维空间中，点云通常表示为一组坐标点 $point = (x,y,z)$ 。” 确保真实可靠：基于常识和引用内容。 </think>### 如何使用C++进行三维建模：方法与指南 三维建模是利用计算机技术创建、表示和处理三维对象的过程。C++因其高性能和底层控制能力，在三维建模领域广泛应用，尤其适合处理大规模点云数据、网格生成和可视化任务。本文将逐步介绍使用C++进行三维建模的核心方法、常用库和实际步骤，确保内容真实可靠（基于专业知识和参考引用）。 #### 1. **三维建模的核心方法** 三维建模通常涉及以下步骤： - **数据采集**：获取三维点云数据（如从激光扫描或摄像头）。 - **曲面重建**：将点云转换为连续的三角网格模型（例如，使用球旋转算法或泊松重建）。 - **网格处理**：优化网格结构（如去噪、简化或细分）。 - **可视化**：渲染模型并交互式查看。 在数学上，点云数据表示为坐标点集 $point = (x,y,z)$，而网格模型由顶点和面片组成。曲面重建算法常基于几何定理，例如法向量计算：给定点 $p_i$，其法向量 $\vec{n}$ 可由邻近点集 $\{p_j\}$ 的协方差矩阵求解特征向量得到[^1]。独立公式如下： $$ \vec{n} = \arg \min_{\vec{v}} \|\vec{v}^T \cdot \Sigma \vec{v}\|, \quad \Sigma = \sum_{j} (p_j - \bar{p}) (p_j - \bar{p})^T $$ 这里，$\Sigma$ 是协方差矩阵，$\bar{p}$ 是邻近点平均值。 #### 2. **常用C++库介绍** C++生态中有多个开源库简化三维建模： - **Open3D**：跨平台库，专注于点云处理和曲面重建，内置球旋转算法（BPA）快速生成三角网格。BPA通过一个滚动的“球体”遍历点云，高效连接邻近点形成面片[^1]。 - **VTK（Visualization Toolkit）**：强大的可视化库，支持创建基本几何体（如立方体、球体）和高级网格操作（如变形或切割）。其管线架构便于集成数据处理和渲染[^2]。 - **CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）**：提供精确的几何算法，适用于网格重建、表面细分和拓扑优化。特别适合于医学或工程领域的复杂模型[^3]。 这些库均支持C++11及以上标准，可跨平台编译（Windows/Linux/macOS）。 #### 3. **使用C++进行三维建模的步骤** 以下以VTK库为例，演示如何创建一个简单的立方体模型（代码简洁，易于理解）。所有步骤均在C++环境中实现。 **步骤1: 安装库依赖** 确保安装VTK库（可使用包管理器如vcpkg或CMake编译）。示例命令： ```bash # 使用vcpkg安装 vcpkg install vtk ``` **步骤2: 编写C++代码创建网格** 创建一个立方体模型并输出其网格数据。代码逻辑： - 使用 `vtkCubeSource` 生成立方体。 - 获取网格数据（`vtkPolyData`）。 - 可选：添加可视化窗口预览模型。 ```cpp #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkCubeSource.h> #include <vtkPolyData.h> #include <vtkPolyDataMapper.h> #include <vtkActor.h> #include <vtkRenderer.h> #include <vtkRenderWindow.h> #include <vtkRenderWindowInteractor.h> int main() { // 创建立方体源 vtkSmartPointer<vtkCubeSource> cubeSource = vtkSmartPointer<vtkCubeSource>::New(); cubeSource->Update(); // 更新数据 // 获取网格数据 vtkPolyData* polydata = cubeSource->GetOutput(); std::cout << "立方体顶点数: " << polydata->GetNumberOfPoints() << std::endl; // 可视化设置（可选） vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper> mapper = vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper>::New(); mapper->SetInputData(polydata); vtkSmartPointer<vtkActor> actor = vtkSmartPointer<vtkActor>::New(); actor->SetMapper(mapper); vtkSmartPointer<vtkRenderer> renderer = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New(); renderer->AddActor(actor); renderer->SetBackground(0.1, 0.2, 0.3); // 背景色 vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> renderWindow = vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New(); renderWindow->AddRenderer(renderer); vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> interactor = vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New(); interactor->SetRenderWindow(renderWindow); // 启动交互 renderWindow->Render(); interactor->Start(); return 0; } ``` **解释**： - `vtkCubeSource` 生成默认边长为1的立方体，顶点坐标为 $(\pm0.5, \pm0.5, \pm0.5)$。 - 编译后运行，即可在窗口中查看渲染的立方体模型[^2]。 **步骤3: 扩展到复杂建模** - **点云处理**：使用Open3D读取点云文件（如 `.ply` 格式），并应用BPA算法重建曲面。示例代码片段： ```cpp #include <open3d/Open3D.h> using namespace open3d; geometry::TriangleMesh CreateMeshFromPointCloud(const geometry::PointCloud& cloud) { geometry::BallPivoting bpa; return bpa.Reconstruct(cloud); // 基于球旋转算法生成网格 } ``` - **网格优化**：在CGAL中，使用 `CGAL::advancing_front_surface_reconstruction` 函数平滑网格并减少噪声[^3]。 #### 4. **注意事项与最佳实践** - **性能考虑**：C++适合大型数据集（如百万级点云），但需优化内存管理（例如使用智能指针）。 - **库选择**： - 初学者：建议VTK上手快。 - 点云重建：Open3D高效。 - 高精度几何：CGAL首选。 - **常见挑战**：点云噪声可能影响重建准确性，需预处理（如滤波）。 - **工具链**：结合CMake构建项目，IDE如Visual Studio或Qt Creator调试。 #### 5. **总结** 使用C++进行三维建模的核心是选择合适的库（Open3D、VTK或CGAL），并遵循数据采集→重建→处理→可视化的流程。Open3D的BPA算法适合快速建模[^1]，VTK提供灵活的可视化[^2]，而CGAL确保几何精度[^3]。实际项目中，建议从简单几何体开始，逐步扩展到真实点云数据。
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