STL:generate()和generate_n()

本文介绍了如何使用C++的generate和generate_n模板函数为容器内的元素赋值,通过实例展示了具体操作过程及效果。

generate()

功能:用指定函数对象产生的值去给容器指定范围内元素赋值

template<class ForwardIterator, class Generator>
   void generate(
      ForwardIterator _First, 
      ForwardIterator _Last, 
      Generator _Gen
   );

generate_n()

功能:一个函数对象产生的值给一定的范围内指定数目的容器元素赋值

template<class OutputIterator, class Diff, class Generator>
   void generate_n(
      OutputIterator _First, 
      Diff _Count, 
      Generator _Gen
   );

example:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>


using namespace std;


class IntSequence
{
private:
	int m_Value;
public:
	IntSequence(int value):m_Value(value){}		
	int operator()()
	{
		return m_Value++;
	}
};


int main()
{
	vector<int> IntVec;
	generate_n(back_inserter(IntVec),9,IntSequence(1));
	for(vector<int>::iterator it=IntVec.begin();it!=IntVec.end();++it)
	{
		cout<<*it<<" ";
	}
	cout<<endl;
	generate(++IntVec.begin(),--IntVec.end(),IntSequence(10));
	for(vector<int>::iterator it=IntVec.begin();it!=IntVec.end();++it)
	{
		cout<<*it<<" ";
	}
	cout<<endl;
	return 0;
}

结果:

1,2,3,4,5,6,7,8,9

1,10,11,12,13,14,15,16,9

``` import open3d as o3d import numpy as np def generate_high_quality_point_cloud(stl_file_path, uniform_sample_points=500000, poisson_sample_points=500000, init_factor=10): """ 从 STL 文件生成高质量点云 :param stl_file_path: STL 文件路径 :param uniform_sample_points: 均匀采样点数 :param poisson_sample_points: 泊松采样点数 :param init_factor: 泊松采样初始因子 :return: 生成的点云 """ try: # 读取 STL 文件 mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(stl_file_path) if mesh.is_empty(): print(f"无法读取 STL 文件: {stl_file_path}") return None # 计算顶点法线 mesh.compute_vertex_normals() # 均匀采样生成初始点云 pcd_uniform = mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=uniform_sample_points) # 泊松采样 pcd_poisson = mesh.sample_points_poisson_disk(number_of_points=poisson_sample_points, init_factor=init_factor) # 合并均匀采样泊松采样的点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.vstack((np.asarray(pcd_uniform.points), np.asarray(pcd_poisson.points)))) # 统计滤波去噪 pcd, _ = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=10, std_ratio=2.0) return pcd except Exception as e: print(f"生成点云时出现错误: {e}") return None if __name__ == "__main__": stl_file = "target.stl" output_pcd_file = "target.pcd" # 生成点云 pcd = generate_high_quality_point_cloud(stl_file) if pcd is not None: # 可视化点云 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) # 保存点云数据为 PCD 格式 o3d.io.write_point_cloud(output_pcd_file, pcd) print(f"点云已保存到 {output_pcd_file}") else: print("点云生成失败,未保存文件。")```如何让点云生成更加均匀
03-24
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值