cheche012345的博客

LOD是一种基于层次变换的方法，是Level Of Details的缩写，即细节层次，由Clark于1976年首次提出，已广泛用于计算机图形的实时3D技术中。G-PCC提出了利用LOD对点云属性压缩的方法，现阶段LOD在点云压缩中的主要作用是属性信息的预测编码。G-PCC标准中属性编码LOD划分方法如下。

这里以lossless-geom-lossless-attrs为例，进入该目录，该目录下的文件夹是对应的各个测试实例，这里以redandblack_viewdep_vox12为例，进入该文件夹，如下图，将下面的三个文件复制到mpeg-pcc-tmc13-master\build\tmc3\Debug目录下，进入目录mpeg-pcc-tmc13-master\build\tmc3\Debug（如果是编译的Release则mpeg-pcc-tmc13-master\build\tmc3\Release）

MPEG从2017年呼吁提出建议（CFP），并根据对此 CFP的响应，为点云压缩 (PCC) 标准化活动选择了两种不同的压缩技术：基于视频的 PCC (V-PCC) 和基于几何的 PCC (G-PCC)，分别对应测试模型参考软件TMC13和TMC2。GPCC标准文档目前最新为V12。本文将持续更新。该文档详细介绍了点云压缩 G-PCC（基于几何的点云压缩）。点云数据按照获取途径分为三类点云测试数据：静态点云、动态点云和动态获取点云。

tmc13是MPEG-PCC的点云压缩平台（Geometry-based (G-PCC)，即基于几何的PCC），G-PCC 解决了静态点云和动态获取的点云中的点云压缩。本文记录在windows环境下如何编译使用tmc3。

strawberryperl环境安装配置