CloudCompare

零、安装
软件包直接安装

帮助文档:http://www.cloudcompare.org/doc
官网:http://www.danielgm.net/cc/

一、操作:分割、删除点


1、打开文件File–>Open

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支持的格式:

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2、旋转和移动点云


鼠标左键可以旋转、右键可以移动

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定轴旋转和移动:Translate/rotate,选择x、y、z轴后左右键定轴旋转或平面内平移


3、分割点云、删除不需要的点


分割点云:选中要分割的点云文件–>Segment–>左键框出要分割的点或者区域–>Segment Out–>Comfirm Segmentation,原点云文件被分割成两个结构,选中分割出来的remaining,右键delete即可。

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二、操作:配准、拼接点云


1、同时打开两个需要拼接的pcd文件
2、移动两个点云到大致位置
3、ipc配准两团点云
配准点云:ctrl+左键 选中两团点云–>Cloud registration 进入ICP匹配参数设置–>设置合适的参数–>ok–>完成配准

(需要按步骤2先确定大致的位置关系)

配准完成之后会有一个窗口,可以记下旋转矩阵,可能有用。

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4、拼接配准后的两团点云
edit–>Merge

左侧两个点云文件合并成一个

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5、滤波掉重合点
tools–>other–>remove dumplicate points

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在弹出的窗口选择滤掉的力度

6、保存结果
File–&g

### CloudCompare软件简介 CloudCompare 是一款专注于三维云(网格)编辑与处理的开源软件[^3]。其核心功能在于对密集的三维云数据进行高效比较,得益于内部采用的一种特殊八叉树结构,使得在执行云对比任务时表现出卓越性能。此外,考虑到大多数云来源于地面激光扫描仪,因此该软件能够在普通的笔记本电脑上轻松处理规模庞大的云数据集,通常可支持超过一千万个。 除了基本的云比较外,CloudCompare 还扩展了许多实用的功能模块,包括但不限于云配准、重采样、颜色/法线向量分析、统计计算、传感器管理以及交互式或自动化分割等高级特性[^3]。这些功能极大地增强了用户对于复杂三维数据的操作能力。 ### 获取CloudCompare使用教程的方法 为了更有效地掌握如何运用CloudCompare完成各项任务,“CloudCompare使用教程”这一资源文件是非常有价值的参考资料[^1]。这份文档综合了网络上的多种教学方式并融入了编者个人的实际应用心得,适合不同层次的学习者查阅: - **初学者** 可通过阅读其中的基础指导迅速熟悉界面布局及其主要工具; - 对于那些已经具备一定基础的 **进阶用户** 来说,则能够从中挖掘更多关于特定功能或者插件使用的深入解析; 访问指定存储库页面之后只需击“下载”按键即可获得压缩包形式的教学资料集合。解压后依照指示顺序浏览各个章节内容,并跟随实例练习来加深理解整个流程。 另外值得注意的是官方也提供了英文版本的手册作为补充材料之一虽然可能稍显陈旧但仍不失为一份宝贵的知识源泉尤其针对某些细节操作给出了详尽解释[^2]。 ### 特定命令解读示例 当涉及到具体技术实现层面比如控制台输出信息含义或是特定菜单项作用等方面时则需参照更加详细的指南说明如下几个例子所示: #### 顶状态分类 在Mesh对象属性设置过程中如果遇到数值编码表示各类节状况(如`0`=正常, `1`=边界, `2`=非流形),那么这组参数即用于区分不同类型几何特征以便后续针对性优化调整[^4]. ```python vertex_states = { 0: 'Normal', 1: 'Border', 2: 'Non-Manifold' } print(vertex_states.get(state_code)) ``` #### 标量场平滑化 利用Scalar Field Smooth 功能可以帮助消除噪声干扰从而改善模型表面质量尤其是在前期预处理阶段非常必要[^4]. ```cpp // Example pseudo-code demonstrating scalar field smoothing process. void smoothScalarField(Mesh& mesh){ foreach(Vertex v : mesh.vertices()){ float newValue = calculateAverageNeighborValues(v); setNewValueForVertex(v,newValue); } } smoothScalarField(current_mesh); ``` ---
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