圆柱型邻域点密度计算武器：利用圆柱邻域实现点云密度计算

一、点云密度计算背景

点云密度是三维激光扫描和摄影测量中的重要指标，直接影响后续分类、分割、建模的精度。传统方法多基于球型邻域计算密度，但在长条状物体（如道路、管道、电力线）场景下，圆柱型邻域能更准确反映真实分布特性。

二、圆柱型邻域方法原理

1 圆柱型邻域 vs 球型邻域

球型邻域：以某点为中心，半径为r的球体内点数作为密度。问题：在狭长物体中会引入无关背景点。

圆柱型邻域：以方向向量n为轴，半径r、高度h的圆柱体内点数作为密度。

优势：更适合线性结构，减少噪声干扰。

2 实现步骤

输入：点云+每个点的法向量（或用户指定方向轴）。

参数设置：圆柱半径r、高度h。

密度计算：对每个P_i，筛选圆柱邻域内的点，统计数量N_i。

输出：密度 =N_i/(πr²h)。

三、干货|圆柱型邻域点密度计算工具栏开发核心步骤详解

1.在CloudCompare-2.13.2\qCC\images文件夹下存放圆柱型邻域点密度计算工具栏图标Cylindercal_Density.png文件；

2.更新资源文件

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