10、点云处理：从基础到应用

点云处理：从基础到应用

1. 3D 数据表示方法

在处理 3D 数据时，有多种表示方法，各有优缺点。
- 体素（Voxels） ：通过创建规则的 3D 网格对 3D 空间进行采样，形成体素图像。每个网格元素称为体素，是像素在 3D 空间的扩展。但进入 3D 世界后，数据量会呈指数级增长。例如，将低分辨率 VGA 图像沿第三维扩展（640 × 480 × 480），会得到 147,456,000 个体素，相当于 140 兆像素的图像。
- 网格模型（Mesh Models） ：是一种紧凑的 3D 数据表示方式，常用于计算机游戏和 3D 动画。它使用多边形（通常是三角形）来建模对象的表面，平坦区域只需少量多边形，复杂区域则使用多个多边形以实现高细节表示。不过，网格模型构建难度较大，需要 3D 艺术家选择顶点位置、法线方向并确定表面连接性。而从 Kinect 设备获取的数据仅包含 3D 位置和颜色，缺乏表面方向和像素连接性信息，因此需要更简单的表示方法。
- 点云（Point Clouds） ：由未连接的 3D 点集合组成，可视化时，点之间缺乏连接，看起来像漂浮在空间中。最简单的点云只包含位置信息，每个点也可包含其他属性（如颜色和法线方向）。点云可作为世界模型用于机器人导航以避免与地面上方的点碰撞，也可作为表面重建生成网格模型的中间步骤。

2. 使用 PCL 创建点云

PCL（Point Cloud Library）是处理点云的常用库，其基本类型是 pcl::PointCloud<PointT> 。