MeshLab学习笔记

最新推荐文章于 2025-09-23 10:03:00 发布
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#meshlab #ply #pcd

本文是作者学习MeshLab的心得，通过将pcd格式的点云数据转换为ply格式，在MeshLab中进行三维几何处理，实现测量点云图上两点间距离的功能。文章介绍了MeshLab的基本操作，包括鼠标快捷键、文件格式支持以及软件的主要功能。

写在前面

这两天老师提了一个需求，让测量点云图上两点间的距离，因为学习不深入，本来以为会特别复杂，不过一步一步竟然很快给试出来了，敲开心的～

大体思路：

pcd–>ply–>用MeshLab打开，测量

备注：

*.pcd格式：点云数据格式
*.ply格式：Stanford大学开发的一套三维mesh模型数据格式，该格式主要用以储存立体扫描结果的三维数值，透过多边形片面的集合描述三维物体。
pcd格式–>ply格式：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40313712/article/details/86554706
MeshLab：是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统，主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。该系统发布于2005年年底，旨在提供一整套三维扫描、 编辑、 清洗、 拼合、 检查、 呈现和转换网格数据的工具。

反思：

读万卷书不如名师指路，即使研究方向不同，老师也比你见识的多得多，所以一定要和老师多多沟通交流啊～！

学习使用

鼠标快捷键

旋转视图：鼠标左键+拖动
缩放视图：滑动鼠标滚轮/shift+左键
平移视图：鼠标滚轮按钮+拖动
指定旋转/轨迹球中心：鼠标左键双击模型特定点
改变界面左下方Fov：shift+鼠标滚轮
全屏/退出：alt+enter
改变灯向：control+shift+鼠标左键拖动

界面下方参数含义

FOV:(Filed of view) 摄像机视野
FPS:(Frames per second)每秒传输帧数
MESH:导入模型

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MeshLab 插件开发指南：点云处理
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09-28 826
在上述示例中，我们使用迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法来实现点云配准。在上述示例中，我们使用迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法来实现点云配准。在上述示例中，我们使用了点云库 PCL（Point Cloud Library）来加载和处理点云数据。点云滤波是一种常用的点云处理方法，用于去除噪音和不需要的点。点云滤波是一种常用的点云处理方法，用于去除噪音和不需要的点。点云配准是将多个点云对齐到同一坐标系的过程。
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ROS2学习笔记——Ubuntu 22.04查看点云.PCD文件
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09-23 603
本文介绍了在Ubuntu 22.04上查看PCD点云文件的多种方法：1)使用PCL工具包中的pcl_viewer进行快速可视化；2)通过CloudCompare软件进行功能丰富的查看；3)利用MeshLab软件处理点云数据；4)通过Python脚本结合PCL或Open3D库进行编程查看。文章还提供了查看PCD文件基本信息的方法，并针对不同需求给出了推荐方案：轻量级查看推荐pcl_viewer，功能完整推荐CloudCompare，开发需求推荐使用Open3D+Python组合。每种方法都附有详细的安装和操作
使用MeshLab软件处理pcd点云文件
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03-29 5210
在使用D435i相机跑ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP-master稠密建图的过程中，发现最终保存的点云上下颠倒，而且其他轴的角度也有问题，这对滤除地面以及将pcd点云文件转化成可用于路径规划的pgm文件造成了困难看了点云部分的代码，没有找到为啥3个轴会有角度偏离；调用pcl库对点云操作暂时没找到方法，就没有尝试。系统是。
meshalab操作步骤
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11-18 3203
meshlab
Meshlab简介
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本文翻译自Meshlab主页：http://www.meshlab.net/　　 MeshLab是用于处理和编辑3D三角形网格的开源系统。它提供了一组用于编辑，清理，修复，检查，渲染，纹理和转换网格的工具。它提供了处理由3D数字化工具/设备生成的原始数据和准备3D打印模型的功能。特征3D采集：对齐　　3D数据对齐阶段（也称为配准）是用于处理3D扫描数据流程中的基本步骤。
meshlab的功能概述
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05-17 1288
MeshLab支持多种三维模型格式的导入和导出，包括PLY、STL、OBJ等常见格式，用户可以方便地将模型从一个格式转换为另一个格式，以满足不同软件和平台的需求。: MeshLab允许用户对三维网格进行各种操作，如平滑、滤波、重建、剖分等。: MeshLab支持点云数据的导入、处理和可视化，用户可以对点云数据进行滤波、采样、拟合等操作，也可以将点云数据转换为三维网格模型进行进一步处理。: 用户可以在网格模型上应用纹理贴图，并进行纹理坐标编辑、纹理重映射等操作，以实现更加逼真的渲染效果。
（学习笔记）机器人自主导航从零开始第四步———Rviz、Gazebo、Meshlab的安装
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一、Rviz的安装 Rviz是一个
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MuJoCo 学习笔记
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MuJoCo 是一个通用的物理引擎，旨在促进机器人、生物力学、图形与动画等领域的研究和开发(需要快速准确模拟铰接体与环境相互作用的场景)。MuJoCo一词取自多关节接触动力学（Multi-JoContact）。最早由 Roboti LLC 开发2021年10月被 DeepMind 收购，推出 Version 2.1.02022年3月推出 Version 2.1.2，添加 Python 接口，并于2022年5月开源文本编辑器读取MJCF/URDF文件：适合需要手动编辑模型文件的场景。
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【meshlab使用指南】03、测量模型两点之间的几何距离
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11-01 3637
点两下，就能得到两点之间的几何距离啦
meshlab学习心得与收获
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10-15 1万+
最近老师让学meshlab软件，说接下来要进行一些关于3D在信息隐藏中的研究，会用到这个软件。收到这个讯息后我就在想meshlab会在3D载体的信息隐藏中怎么使用，是在嵌入信息把秘密信息（可以是三维或是二维）均匀嵌入到三维载体中，还是为了能够顶得住各种外攻击如剪切，旋转，加噪，缩放，移动等来实现鲁棒性，即用meshlab来对含密图像进行鲁棒性验证，还有就是提出秘密信息。
MeshLab源码阅读笔记
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09-05 1760
记录MeshLab中关键部分的源码信息
Meshlab与PCL关键点检测与点云处理技术
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07-27 711
这些工具和算法为点云数据处理提供了强大的支持，能够帮助我们快速、准确地提取出具有代表性的关键点，为后续的数据分析和处理工作打下坚实的基础。近年来，随着三维数据获取技术的飞速发展，点云数据成为了重要的三维数据形式之一。而点云的关键点检测是点云处理中的一个重要任务，它能够提取出具有代表性的特征点，为后续的数据分析和处理提供基础。然后，我们设置了关键点检测的一些参数，如关键点的半径、阈值等。ISS算法是一种基于几何特征的关键点检测方法，它通过对点云进行法线估计、曲率计算和稳定性分析，找出具有代表性的关键点。
Meshlab界面和菜单初步认识
微小冷的学习笔记
01-06 5164
顾名思义，MeshLab即网格实验室，用于处理三维对象，并有着针对网格基于网格操作的各种工具，是一个功能强大的三维几何处理系统。点击从边界框到顶点、面的五个按钮，可以调整图窗中显示的内容，右下角有着边框、点云、网格以及体素的具体设置选项卡。其中红色画笔用于选中网格，选中之后，点击工具栏右侧的删除面工具，会将被涂抹上红色的区域全部删除。点击上色工具，会弹出上色工具窗口，窗口中提供了一系列工具，每个图标的功能如下图所示。点击测量工具，然后再点击物体中的点，则两点连线后，会返回其测距值。
三维点云可视化工具（MeshLab软件安装教程！！超简单~一看就会！！）
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MeshLab
05-28
### 关于MeshLab软件及其使用方法 MeshLab 是一款开源的三维网格处理工具，广泛应用于点云数据处理、网格修复、格式转换以及可视化等领域。以下是对 MeshLab 软件的基本介绍及其使用方法。 #### 1. MeshLab 的功能概述 MeshLab 提供了丰富的功能来处理三维模型和点云数据，包括但不限于： - **点云到网格的转换**：通过多种算法（如 Poisson Surface Reconstruction 和 Ball Pivoting Algorithm），将点云数据转换为三角网格[^2]。 - **网格修复**：支持填充孔洞、去除孤立顶点、平滑网格等操作。 - **格式转换**：支持多种三维文件格式的导入与导出，例如 OBJ、PLY、STL 等。 - **测量与分析**：提供几何测量工具，用于计算面积、体积、曲率等属性。 - **滤镜应用**：内置大量滤镜，可用于简化网格、增加细节、颜色映射等。 #### 2. 下载与安装 MeshLab 可以从其官方网站下载，具体步骤如下： - 访问官网：[http://meshlab.net/](http://meshlab.net/)。 - 根据操作系统选择合适的版本进行下载。 - 安装完成后，启动软件即可开始使用。 #### 3. 基本使用方法 以下是 MeshLab 的基本操作流程： - **导入文件**： 使用 `File -> Import Mesh` 或快捷键 `Ctrl + I` 导入点云或网格文件。 - **查看与编辑**： 在左侧的“Layers”面板中可以管理已加载的模型。右侧的“Filters”面板提供了各种编辑工具。 - **应用滤镜**： 选择需要的滤镜并调整参数。例如，使用 `Remeshing, Simplification and Reconstruction -> Screened Poisson Surface Reconstruction` 将点云转换为网格[^2]。 - **导出结果**： 使用 `File -> Export Mesh` 或快捷键 `Ctrl + S` 将处理后的模型保存为所需格式。 #### 4. 示例代码：结合点云生成网格 以下是一个简单的 Python 脚本示例，展示如何生成点云文件并导入到 MeshLab 中进行进一步处理。 ```python import numpy as np # 创建一个简单的点云 points = np.random.rand(100, 3) # 100个随机点 colors = np.random.rand(100, 3) # 颜色信息 # 保存为 PLY 文件 with open("point_cloud.ply", "w") as f: f.write("ply\n") f.write("format ascii 1.0\n") f.write(f"element vertex {len(points)}\n") f.write("property float x\n") f.write("property float y\n") f.write("property float z\n") f.write("property uchar red\n") f.write("property uchar green\n") f.write("property uchar blue\n") f.write("end_header\n") for i in range(len(points)): f.write(f"{points[i][0]} {points[i][1]} {points[i][2]} " f"{int(colors[i][0]*255)} {int(colors[i][1]*255)} {int(colors[i][2]*255)}\n") ``` 生成的 `point_cloud.ply` 文件可以直接在 MeshLab 中打开，并应用相关滤镜进行处理。 #### 5. 注意事项 - 如果需要处理大规模点云数据，建议先对数据进行降采样以提高效率。 - 对于复杂任务，可以结合其他工具（如 Open3D 或 PCL）预处理数据后再导入 MeshLab。 - 引用第三方工具时，请遵循相关许可协议[^3]。
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