3D点云图

                                                3D点云图

        3D点云图用来表示3D扫描的原始数据点群,显示原始数据的初貌。

        点云数据量一般比较大,特大的显示比较慢,特别是从空间不同角度旋转观看时。

        本图主要有三个空间旋转角和扫描的原始数据点组编号以及数据点的型式、大小、颜色和表示的比例参数。

        扫描的数据输入数据窗口后,将XYZ数据组编号参数输入既可表现。

        以下是从网上下载的龙的扫描数据点组(xyz)的3D点云图表现,原数据有80多万个点组(XYZ),龙身有约40多万个点组,其余为背景圆盘,作图时考虑到画面方便,在窗口比例取20%时能看出全貌,对数据点进行抽值,保持原貌取5万多个点组进行表示,若窗口比例取100%时用原始40多万个表示以保真。

    图1是3D点云图界面,图2、图3、图4、图5是不同的表现方式。其它东西的3D扫描数据一样类似表示,只需将数据代入就行。

    图6是将原始数据点组从直角坐标变换成球坐标后将数据直接代入活图的应用图3D轨迹线后的表现(中文版活图ver8.1现在是常州微识自动化科技有限公司产品之一http://www.microverify.com/col.jsp?id=114),由于各参数可调,表现样式众多。图7是球坐标下的一个应用图。

   

                                                                                           图1

 

                                                       图2

 

                                                     图3

 

                                                     图4

                                                                                                                    图5                                      

                                                                

 

                                                                                                                                      图6



                                                                                                                              图7
图8是从网上下载的一尊佛雕像的3D扫描点数据用活图表现出来的三视图的界面(原数据点为50多万组XYZ,由于画面表示过密,抽取约7万组表示的),图9是用活图保存的这个三视图的图像:


                                                                                      图8

                                                                                    图9



### 回答1: 关于3D点云图Matlab的问题,我可以为您提供一些信息和建议。 Matlab是一款强大的科学计算软件,可以处理各种类型的数据,包括3D点云数据。您可以使用Matlab中的PointCloud Processing Toolbox来处理和可视化3D点云数据。 要在Matlab中绘制3D点云图,您可以使用plot3函数或scatter3函数。例如,您可以使用以下代码创建一个简单的3D点云图: ``` % 创建点云数据 x = randn(100,1); y = randn(100,1); z = randn(100,1); % 绘制点云图 scatter3(x,y,z,'filled'); ``` 如果您需要更高级的3D点云处理和可视化功能,可以使用PointCloud Processing Toolbox中的其他函数和工具。 希望这些信息对您有所帮助! ### 回答2: 3D点云图是一种在计算机图形学领域常见的数据可视化技术,它可以将三维空间中的点集以图形的形式呈现出来。Matlab是一种常用的科学计算和数据可视化软件,也可以用来处理和绘制3D点云图。 要在Matlab中创建并绘制3D点云图,首先需要准备点云数据。点云数据可以从激光扫描仪或深度相机等传感器中获取,也可以是从其他软件导入的文件。然后,可以使用Matlab中的点云处理函数对点云数据进行处理,例如去除噪声、滤波等。 接下来,可以使用Matlab中的绘图函数来可视化3D点云图。最常用的绘图函数是scatter3,它可以将点云中的每个点表示为散点,并根据点的位置和属性使用不同的颜色和大小进行标记。可以根据需要对绘图进行进一步的调整,例如设置轴的范围、添加标题和标签等。 此外,Matlab还提供了其他一些函数和工具箱来处理和分析点云数据,例如点云配准、拟合曲面、提取特征等。这些功能可以进一步扩展3D点云图的应用,例如在机器人导航、地形建模、物体识别等方面。 总之,使用Matlab可以轻松地创建和绘制3D点云图,并通过其丰富的功能和工具来处理和分析点云数据。这为科学研究和工程应用提供了强大的支持。 ### 回答3: 3D点云图是一种可视化数据结构,用于表示三维世界中的点云数据。Matlab是一种强大的数值计算和科学数据可视化软件,它提供了各种工具和函数来处理和可视化点云数据。 在Matlab中,我们可以使用点云工具箱(Point Cloud Toolbox)来处理和分析3D点云图。该工具箱提供了一系列函数和算法,可以帮助我们读取、保存、滤波、配准、重建和可视化点云数据。 首先,在Matlab中读取3D点云数据,我们可以使用`pcread`函数。该函数支持多种点云数据格式,如PLY、XYZ、PCD等。读取后,数据将以点云对象的形式存储在内存中。 接下来,我们可以使用点云工具箱中的各种函数对点云数据进行处理。例如,我们可以使用`pcdenoise`函数对点云进行去噪处理,使用`pcfilter`函数对点云进行滤波处理,使用`pcalign`函数对点云进行配准处理等。 另外,我们还可以使用`pcshow`函数来将点云数据可视化。该函数会在一个新的窗口中显示点云数据,并提供了一些交互式的控件,如旋转、缩放、选择等,以便于我们观察和分析点云数据。 此外,在Matlab中还有一些其他的工具箱和函数可以用于点云图处理,如计算机视觉工具箱(Computer Vision Toolbox)和图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。通过这些工具箱,我们可以进行更复杂的点云数据处理和分析,如特征提取、目标检测、语义分割等。 总之,Matlab提供了丰富的工具和函数来处理和可视化3D点云图,方便我们进行数据分析和研究。它是一个非常有用的平台,适用于各种点云相关的应用领域,如机器人导航、三维重建、自动驾驶等。
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