CGAL 点云数据的读取与保存

最新推荐文章于 2025-03-26 15:07:26 发布

TechInk

最新推荐文章于 2025-03-26 15:07:26 发布

阅读量291

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechInk/article/details/132903098

编程专栏收录该内容

387 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用CGAL库读取和保存点云数据。首先，引入必要的CGAL头文件，定义点云数据类型。接着，展示了从XYZ格式文件读取点云数据到`Point_3`对象，以及使用CGAL函数将点云数据保存到文件的过程。完整示例代码展示了基本操作，适合进行计算几何分析的基础应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CGAL 点云数据的读取与保存

点云数据是计算机图形学和计算机视觉领域中常用的数据类型，用于表示三维空间中的离散点集。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何算法库，提供了许多用于处理点云数据的功能。在本文中，我们将介绍如何使用CGAL库来读取和保存点云数据。

引入必要的头文件

首先，我们需要引入CGAL库的相关头文件。假设您已经正确地安装了CGAL库，并且可以在编译环境中找到相关的头文件。以下是引入必要头文件的示例代码：

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/Point_set_3.

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

TechInk

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用CGAL库读取和保存点云数据

TechProX的博客

08-29

295

我们还定义了一个名为points的Point_3类型的向量数组，并使用std::back_inserter(points)函数将读取的点添加到该数组中。在读取点云数据时，我们可以使用CGAL::read_xyz_points函数将点云数据加载到Point_3类型的向量数组中。在保存点云数据时，我们可以遍历Point_3类型的向量数组并将每个点的x、y、z坐标写入输出文件流中。要保存点云数据，我们只需要按照正常的C++写法来创建一个输出文件流（ofstream），然后将点的x、y、z坐标写入该流中。

使用CGAL库读取.las格式的点云数据

2301_79331387的博客

09-28

202

CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的C++库，提供了许多用于处理几何和计算几何问题的算法和数据结构。本文将介绍如何使用CGAL库读取.las格式的点云数据，并提供相应的示例代码。通过包含必要的头文件、定义点云数据结构、读取.las文件以及使用点云数据进行进一步处理，我们可以轻松地在C++环境中使用CGAL库进行点云数据处理。至此，我们已经完成了使用CGAL库读取.las格式的点云数据的过程。的.las文件，并将读取的点云数据存储到。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CGAL学习之路（三）：CGAL读写点云

孙悟空

01-22

5110

本文详细介绍了CGAL计算几何算法库读写点云的方式，包括创建点云、点云读写、输出点坐标、添加法向量、删除属性等操作。

CGAL：计算几何算法的利器

最新发布

gitblog_00910的博客

03-26

999

CGAL：计算几何算法的利器 cgal The public CGAL repository, see the README below 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/cgal ...

CGAL 读取.las格式的点云

点云侠的博客

09-11

910

CGAL 读取.las格式的点云，包括只读取坐标和读取全部属性信息

使用CGAL库读写.xyz格式的点云

HackDashX的博客

09-12

203

使用CGAL库读写.xyz格式的点云点云是三维空间中的离散点集合，它在计算机图形学、计算机视觉等领域具有广泛的应用。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何算法库，提供了许多用于处理和操作点云的功能。在本文中，我将介绍如何使用CGAL库来读取和写入.xyz格式的点云文件。

CGAL 点云数据读取与保存

dayuhaitang1的博客

01-01

879

CGAL 点云数据读取与保存

CGAL 点云区域生长算法

dayuhaitang1的博客

04-30

1351

CGAL 点云区域生长算法

CGAL 点云边缘特征提取

dayuhaitang1的博客

02-05

585

CGAL 点云边缘特征提取

CGAL 点云上采样（EAR算法）

dayuhaitang1的博客

02-05

713

CGAL 点云上采样（EAR算法）

CGAL例程：地理信息系统----点云数据生成DSM、DTM、等高线和数据分类

David_jiang

05-02

5947

cgal：公共CGAL存储库，请参见下面的自述文件

01-30

计算几何算法库（CGAL）是一个C ++库，旨在提供对计算几何中高效而可靠的算法的轻松访问。 CGAL版本 CGAL分发的主要媒介是源压缩文件，该文件每年发布两次，已在宣布。 CGAL入门从5.0版开始，CGAL是仅标头的库，这意味着在使用CGAL库之前，不再需要它。转至获取使用指南和教程，这些指南和教程将使您顺利入门。执照请参阅文件。 CGAL Git存储库布局 CGAL的Git存储库与发行版tarball的布局不同。它包含一个CMakeLists.txt文件（用作配置和构建程序的锚点），以及一组子文件夹，即所谓的package 。大多数软件包为CGAL实现数据结构或算法（例如Convex_hull_2或Triangulation_3 ）；但是，某些软件包可以满足特殊需求： Installation -元文件和CMake支持 Maintenance -基础设施支持 Core ， CGALimageIO ， Qt_widget ， GraphicsView组件库 Scripts -简化开发人员和用户工作的脚本 Testsuite -基础设施测试套件 Document

opengl测试_opengl读取obj文件_openglobj_

09-30

opengl和c++实现显示列表存取obj文件并绘制

CGAL 参考手册(PDF版本)

01-20

最新的CGAL manual。PDF版本，之后上传Html网页版本

CGAL-由多面体Polyhedron_3输出obj文件

FrankDura的博客

08-12

2363

综述多面体（四面体）输出obj 实现 #include <CGAL/Simple_cartesian.h> #include <CGAL/Polyhedron_3.h> #include <iostream> #include <string> typedef CGAL::Simple_cartesian<double> ...

使用CGAL AABBTree计算点到obj模型的距离

WoW的博客

12-18

3270

文档：https://doc.cgal.org/latest/AABB_tree/index.html 文档中关于距离计算的实现： Distance. An AABB tree computes the closest point from a given point query to the input primitives through the function AABB_tree::c

转换obj到cgal里的polyhedron

我要上火星（停止更新，转为私人笔记）

12-26

1719

//转换obj_to_polyhedron; Polyhedron save_obj_to_polyhedron(GLMmodel* m){ GLMtriangle* triangles = m->triangles; GLfloat* vertices = m->vertices; for_delegate del; for(int i = 1;inumvertices;i++){

【CGAL_IO】读取并显示STL模型

MSTIFIY的博客

08-10

2661

CGAL读取并显示STL模型

CGAL 模型（网格）数据的读取写入

dayuhaitang1的博客

02-11

947

CGAL 模型（网格）数据的读取写入

CGAL 点云转网格

02-22

### 使用 CGAL 将点云数据转换为网格模型为了将点云数据转换成网格模型，可以采用基于CGAL库的一系列算法来完成这一过程。具体来说，可以从读取点云数据开始，经过一系列预处理步骤，最终生成并保存网格模型。 #### 1. 准备工作环境确保已经安装了最新版本的CGAL库，并配置好开发环境以便能够调用该库的功能函数。这一步骤对于后续的操作至关重要[^1]。 #### 2. 加载点云数据 通过CGAL提供的`Point_set_3`类加载不同格式（如XYZ、OFF、PLY等）的点云文件。此功能允许灵活地导入多种类型的原始扫描数据作为进一步处理的基础[^4]。 ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Point_set_3.h> typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel; typedef CGAL::Point_set_3<Kernel> Point_set; int main() { Point_set points; std::ifstream stream("input.ply"); if (!stream || !points.read(stream)) { std::cerr << "Error: cannot read file input.ply" << std::endl; return EXIT_FAILURE; } } ``` #### 3. 数据清理与优化考虑到实际采集过程中可能引入噪声或异常值，在构建表面之前应该先执行必要的滤波和平滑操作以提高重建质量。虽然这部分未直接提及于给定资料中，但在实践中这是不可或缺的一个环节[^3]。 #### 4. 表面重建利用Poisson Surface Reconstruction方法或其他适合的技术来进行表面重建。这里推荐使用CGAL内置的支持泊松曲面重构的方法，它能有效地从无序点集中恢复出连续光滑的物体外形。 ```cpp #include <CGAL/Polygon_mesh_processing/polygon_soup_to_polygon_mesh.h> #include <CGAL/Surface_reconstruction_points_3.h> // ... 继续上面的例子 ... std::vector<Point_3> points_vector; // 假设已填充点集 std::vector<std::size_t> indices; reconstruct_surface(points_vector, indices); Mesh mesh; CGAL::Polygon_mesh_processing::polygon_soup_to_polygon_mesh(indices, mesh); ``` #### 5. 输出结果最后一步是将以内部表示形式存在的多边形网格导出为目标格式的对象文件(.obj)，这样就可以与其他图形工具兼容使用了。 ```cpp #include <fstream> #include <boost/graph/io.hpp> // ... 继续上面的例子 ... std::ofstream obj_file("output.obj"); if(!obj_file){ std::cerr << "Cannot open output file." << std::endl; return EXIT_FAILURE; } write_OBJ(obj_file,mesh); ``` 上述流程展示了如何借助CGAL强大的几何运算能力实现由点云至三维实体模型转变的过程。值得注意的是，每一步的具体实施细节可能会因应用场景的不同而有所差异；因此建议深入研究官方文档及相关文献获得最准确指导。