VS+ QT(一)使用CGAL实现点云分类

本文详细介绍了使用CGAL库进行点云数据处理和分类的步骤,包括依赖库的添加、点云读取、预处理、特征计算、标签定义、权重设置、分类算法以及标签颜色信息转换和点云保存。通过对点云数据进行预处理和特征提取,使用不同的分类方法,实现了对点云数据的高效分类。

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一、依赖的添加

1、附加包含文件目录

$(CGAL)\include
$(CGAL)\auxiliary\gmp\include

$(CGAL)代表CGAL的文件夹地址
例如我的是:($(SolutionDir)为解决方案文件夹目录)
$(SolutionDir)…\dependences\cgal\include;
$(SolutionDir)…\dependences\cgal\auxiliary\gmp\include;
附加包含目录

2、附加包含库文件目录

$(CGAL)\auxiliary\gmp\lib;

同上
库目录

3、附加包含库文件

libmpfr-4.lib;libgmp-10.lib;

在这里插入图片描述

4、头文件

#include <CGAL/Simple_cartesian.h>
#include <CGAL/Classification.h> //分类
#include <CGAL/bounding_box.h> //生成包含点云的矩形(平行于坐标轴)
#include <CGAL/tags.h>

#include <CGAL/IO/read_points.h> //读写ply文件
#include <CGAL/IO/write_ply_points.h>

#include <CGAL/Real_timer.h>//用于计算运行时间

#include <lasreader.hpp>
#include <laswriter.hpp> //LASTools读取文件

#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>

二、代码

1、类名定义

typedef CGAL::Parallel_if_available_tag Concurrency_tag;

typedef CGAL::Simple_cartesian<double> Kernel;
typedef Kernel::Iso_cuboid_3 Iso_cuboid_3;
typedef Kernel::Point_3 Point;
typedef std::vector<Point> Point_range;
typedef CGAL::Identity_property_map<Point> Pmap; //将 property map 映射到自身的属性映射(通过引用)

namespace Classification = CGAL::Classification;
typedef Classification::Sum_of_weighted_features_classifier Classifier;
typedef Classification::Planimetric_grid<Kernel, Point_range, Pmap>             Planimetric_grid;
typedef Classification::Point_set_neighborhood<Kernel, Point_range, Pmap>       Neighborhood;
typedef Classification::Local_eigen_analysis                                    Local_eigen_analysis;
typedef Classification::Label_handle                                            Label_handle;
typedef Classification::Feature_handle                                          Feature_handle;
typedef Classification::Label_set                                               Label_set;
typedef Classification::Feature_set                                             Feature_set;
typedef Classification::Feature::Distance_to_plane<Point_range, Pmap>           Distance_to_plane;
typedef Classification::Feature::Elevation<Kernel, Point_range, Pmap>           Elevation;
typedef Classification::Feature::Vertical_dispersion<Kernel, Point_range, Pmap> Dispersion;

重新定义类名,减少后续的代码量

2、点云读取

//点云读取
LASreadOpener lasreadopener;

cout << "read File " << Path << endl;
l
03-08
<think>嗯,用户让我介绍CGAL,我需要先回忆CGAL的基本信息。首先,CGAL的全称是Computational Geometry Algorithms Library,这是个专注于计算几何的C++库。我应该从它的定义、主要特点、应用领域以及如何使用这几个方面来组织回答。 接下来,我得确认CGAL的主要功能模块。比如几何内核、数据结构、算法这些部分。几何内核可能包括点、线、多边形等基本对象的操作;数据结构可能涉及三角剖分、Voronoi图等;算法部分可能有凸包、多边形分解等。需要具体说明这些模块的作用,让用户了解CGAL能做什么。 然后,应用领域方面,CGAL在计算机图形学、CAD、机器人、地理信息系统这些领域都有应用,可以举几个例子,比如CAD中的碰撞检测,机器人路径规划,或者地理信息中的地形建模。这样用户能更直观地理解它的用途。 关于安装和使用,可能需要提到CGAL依赖Boost和GMP/MPFR库,安装可以通过源码或者包管理器,比如apt-get或者Homebrew。使用的话,最好给个简单的代码示例,比如创建个点或者计算凸包,这样用户能快速上手。 还要注意用户可能的技术背景,如果用户是开发者,可能更关注API设计和性能;如果是学生或研究者,可能关心算法实现和理论支持。所以需要平衡不同层次的信息,既不过于技术化,也不遗漏关键点。 需要检查是否有遗漏的重要信息,比如开源协议(LGPL)、跨平台支持等。另外,确保语言口语化,避免专业术语过多,但也要准确。比如提到模板编程和泛型设计时,可以简单解释这些概念对库的灵活性和效率的影响。 最后,总结CGAL的优势,强调其精确性、高效性和广泛的应用场景,帮助用户判断是否适合他们的项目。可能还要提醒用户安装依赖库的步骤,避免他们在实际使用中遇到问题。 现在把这些思路组织成结构化的回答,分点说明,确保符合用户要求的清晰结构。同时注意数学公式的正确格式,如果有用到的话,但用户的问题可能不涉及数学表达式,所以可能不需要。但根据系统指令,如果有的话,必须用$...$或$$...$$格式。在这个回答里,可能暂时用不上,但要注意其他可能的LaTeX语法。</think>以下是对CGAL的详细介绍,分点说明其核心概念、功能及应用: --- ### 1. **CGAL 是什么?** - **全称**:Computational Geometry Algorithms Library(计算几何算法库) - **性质**:开源的C++库,专注于高效、可靠的几何计算。 - **特点**: - 提供精确的几何计算(支持浮点数、有理数、高精度数值)。 - 模块化设计,支持多种几何内核(如笛卡尔坐标、齐次坐标)。 - 符合工业标准需求,适用于学术研究和商业开发。 --- ### 2. **核心功能模块** #### (1) **几何内核(Kernel)** - 定义基本几何对象(点、线段、多边形等)及其操作。 - 支持多种数值类型(如 `double`、`CGAL::Exact_predicates_exact_constructions_kernel`)。 #### (2) **数据结构与算法** - **三角剖分**:Delaunay三角剖分、约束三角剖分。 - **Voronoi图**:平面或高维空间的Voronoi图生成。 - **多边形处理**:布尔运算(并、交、差)、凸包计算、多边形分解。 - **曲面重构**:从点云生成三维曲面。 #### (3) **高级模块** - **几何优化**:最小包围圆、最优运输等。 - **数值计算**:线性方程求解、矩阵运算。 --- ### 3. **典型应用场景** - **计算机图形学**:三维模型生成、碰撞检测。 - **CAD/CAM**:参数化设计、实体建模。 - **机器人学**:路径规划、运动学仿真。 - **地理信息系统(GIS)**:地形分析、地图叠加操作。 - **医学影像**:器官表面重建、手术导航。 --- ### 4. **安装与使用** #### (1) **依赖项** - **必选**:Boost、GMP(高精度计算库)、MPFR(多精度浮点运算)。 - **可选**:Qt(可视化)、Eigen(线性代数)。 #### (2) **安装方法** - **Linux**:`sudo apt-get install libcgal-dev`(Debian/Ubuntu) - **macOS**:`brew install cgal` - **源码编译**:从[CGAL官网](https://www.cgal.org)下载后配置。 #### (3) **简单代码示例** ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/convex_hull_2.h> typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel K; typedef K::Point_2 Point_2; int main() { std::vector<Point_2> points = { {0,0}, {1,1}, {2,3}, {5,2} }; std::vector<Point_2> convex_hull; CGAL::convex_hull_2(points.begin(), points.end(), std::back_inserter(convex_hull)); return 0; } ``` --- ### 5. **优势与挑战** - **优势**: - 精确性:避免浮点误差导致的算法失效。 - 高效性:基于C++模板的泛型编程优化性能。 - 丰富文档:提供详尽的API手册和示例代码。 - **挑战**: - 学习曲线较陡峭(需熟悉C++模板和几何理论)。 - 依赖库较多,环境配置可能复杂。 --- ### 6. **学习资源** - **官方文档**:[CGAL Manual](https://doc.cgal.org/latest/Manual/index.html) - **书籍**:《CGAL Essentials》(入门指南) - **社区**:[CGAL论坛](https://www.cgal.org/FAQ.html) --- 通过CGAL,开发者可以快速实现复杂的几何算法,同时保证计算结果的精确性和可靠性。它尤其适合需要处理几何问题的科研、工程及工业应用场景。
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