点云补全算法用于从不完整的点云数据重建几何模型，广泛应用于计算机视觉等领域。本文介绍了体素网格填充、法向量插值和深度学习等方法，并提供了简化代码示例。
点云补全算法是一种用于从不完整的点云数据中重建完整几何模型的技术。它在计算机视觉、计算机图形学和三维重建等领域中具有广泛的应用。本文将综述几种常见的点云补全算法，并提供相应的源代码。
- 体素网格填充算法
体素网格填充算法是一种基于体素化思想的点云补全方法。它将点云数据转化为一个三维网格，并通过对网格内部进行插值来填充缺失的区域。以下是一个简化版的体素网格填充算法的示例代码：
import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree
def voxel_grid_completion(point_cloud, voxel_size):
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
