CGAL三角化点云一定要用DELAUNY

最新推荐文章于 2025-06-08 09:02:08 发布
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分类专栏： GDAL学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/directx3d_beginner/article/details/79369787
本文介绍了使用CGAL进行三角化的实践经验，指出直接使用cgal::triangulation_2存在的问题，如重复三角化、顶点分布不均及出现钝角三角形等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以前直接用cgal::triangulation_2，不行，那样会有重复的三角化，并且各个顶点相距很远，还有钝角三角形，废了很长时间，


基于Open3D和CGAL的Delaunay三角网格化方法应用于点云处理
bug_api163的博客
09-26 461
通过这些库的结合使用，我们可以方便地处理点云数据，并将其转换为连续的三角网格表示，为计算机图形学和计算几何领域的应用提供了强大的工具。Delaunay三角网格化是计算机图形学和计算几何领域中常用的一种方法，用于将离散的点集转换为连续的三角网格表示。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D和CGAL库来实现Delaunay三角网格化，并给出相应的源代码示例。在这个示例中，我们首先加载点云数据，然后使用CGAL进行Delaunay三角网格化，最后使用Open3D将点云和三角网格一起可视化展示。
CGAL 多段线（多边形）三角化
dayuhaitang1的博客
01-04 639
CGAL 多段线（多边形）三角化
CGAL学习之路（三）：CGAL读写点云
孙悟空
01-22 5166
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点云表面重建技术详解
最新发布
gitblog_00952的博客
06-08 369
CGAL点云表面重建技术详解 前言 在计算机图形学和几何处理领域，从离散点云数据重建连续表面是一个基础且重要的问题。CGAL（计算几何算法库）提供了多种强大的表面重建算法，本教程将详细介绍这些方法的使用场景、技术原理和实际操作流程。 一、重建算法概述 CGAL提供了三种主要的表面重建算法，每种算法都有其特定的适用场景： 泊松表面重建：基于隐函数的方法，需要法向量输入，生成平滑封闭表面 前沿推进重...
点云边缘提取MATLAB
09-17
MATLAB下点云边缘提取，点云数据需要保存为TXT，然后放在同一目录下运行。
CGAL 模型三角化处理
dayuhaitang1的博客
05-18 488
CGAL 模型三角化处理
CGAL 点云栅格化（基于三角网）
dayuhaitang1的博客
02-11 732
CGAL 点云栅格化
CGAL 点云区域生长算法
dayuhaitang1的博客
04-30 1370
CGAL 点云区域生长算法
第八节《vtk 空间点云三角剖分效果差解决方案-CGAL算法融合》
yumeiguo的博客
05-01 684
Delaunay 三角剖分：将离散点集的凸壳内的所有三角形的外接圆不包含点，称为 Delaunay 三角剖分。存在内存限制：vtkDelaunay3D在进行三角剖分时需要先将所有点加载到内存中进行处理，对于大规模数据集，会受到内存大小的限制，可能导致无法进行剖分或者剖分结果不准确。分层三角剖分：首先将点集划分成多个较小的子集，分别进行三角剖分，然后将子集进行合并，得到整个点集的三角剖分。调用三角剖分对象的Update函数进行三角剖分，生成一个新的数据集，其中包含三角化的表面网格。
CGAL-三角化的数据结构（tds_2）
weixin_42174695的博客
07-15 754
CGAL中的tds_2，即triangulation_data_structure_2实际上是一种基于面的三角剖分的数据结构，本节对其中包含的成员函数进行了梳理。
CGAL4.4 二维平面三角化之遍历每个三角面的三个顶点
jacayang的专栏
04-18 4098
最近在学习CGAL，于是自己把里面
CGAL 点云体素滤波
点云侠的博客
11-08 649
CGAL实现的体素下采样
CGAL三角剖分——自定义顶点信息
HackQuestR的博客
08-14 173
以上代码中，Triangulation_vertex_base_with_info_2是CGAL库提供的一个顶点基类模板，其中第一个模板参数是自定义的顶点类型，第二个模板参数是内核类型（这里使用了Exact_predicates_inexact_constructions_kernel）。Triangulation_data_structure_2是一个三角剖分数据结构模板，使用Vb作为顶点基类，用于存储三角剖分的拓扑信息。首先，需要定义一个顶点类，用于存储自定义的数据。
基于CGAL的Voronoi图（包括Delaunay三角化）计算与可视化
06-03 4758
最近研究Delaunay三角化方法及其对偶问题，即求Voronoi图。看了很多博客，结合CGAL库种对Voronoi图的相关实现，终于完成了一个基于opencv呈现的二维有限区域Voronoi图生成与可视化方法，显示结果如下： 黑色的方框为限定区域，红色的点为原始点，粉色的点为Voronoi图顶点，左图蓝色的线为Voronoi图的边，分为线段和射线两种。右图为与之对偶的Delaunay三角化结果，红色的边为三角的边。以上计算通过CGAL中的类Voronoi_diagram_2<DT, AT.
CGAL4.4_2D限定三角化及网格（2D Conforming Triangulations and Meshes）
jacayang的专栏
04-20 8544
1限定三角化
基于CGAL的Centroidal Voronoi Tessellation（CVT）算法实现以及可视化
06-04 8345
之前我们已经介绍了基于CGAL的Voronoi图实现。链接：https://blog.youkuaiyun.com/aliexken/article/details/106462597 今天我们在该项目的基础上，来介绍一下Centroidal Voronoi Tessellation算法实现及其可视化。
利用CGAL库函数细分约束三角剖分以及搜寻约束边界内的三角形面(CDT refinement in CGAL)
babywong的专栏
11-15 7516
最近自己要研究一个约束三角剖分的细分功能（）
PCL+CGAL进行2D delaunay重建
qq_39494059的博客
12-22 648
把pcl的点云转出CGAL支持的点云格式，重建后再转回PCL的三角面片格式。
三维重建： 点云三角化（二流型的）要点 —— 干货
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
01-31 2257
三维重建： 点云三角化（二流型的）要点 —— 干货一． 初始化一个三角面片：二． 构建Mesh：三．删除重建有重叠的三角片：四、更新各个点的使用情况 原文链接http://blog.youkuaiyun.com/ikerpeng/article/details/49638329 按照以下三维重建要点，你完全可以按步骤代码实现： O. 初始化参数 一． 初始化一个三角面片： 计算所有点的重心； 找到离重心最近的一个点，设为ptn0； 在ptn0的领域内，计算出最远的距离，找到距离它1/3len（但还是大于
python CGAL点云三角网格化
11-17
很抱歉，Python CGAL目前还没有实现点云三角网格化的功能。不过，您可以使用其他Python库来实现点云三角网格化，例如open3d和pyvista。下面是使用open3d进行点云三角网格化的示例代码： ```python import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply") # 点云三角化 triangles = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([triangles]) ``` 在上面的代码中，我们首先使用open3d读取点云数据，然后使用`create_from_point_cloud_alpha_shape`方法进行点云三角化，最后使用`draw_geometries`方法可视化结果。
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