自己写的点云和网格数据处理软件

自己写的点云和网格数据后处理软件

软件界面：

主要功能（*表示该功能需进一步优化）：

点云数据处理：

1. 颜色映射：按照高度为点云映射颜色，以使得点云显示更有层次感（适合无法向量且缺少颜色信息的点云）

2. 随机材质：从材质库中随机选择一种材质对打开的点云数据进行渲染

3. 坐标变换：对点云和网格数据进行姿态、位置、大小变换（可对某方向进行单独拉伸）

4. 坐标摆正：找到包围当前点云数据的最小矩形包围盒，并将该包围盒的旋转至与坐标轴平行的姿态

5. 密度估计：估算当前点云的平均采样密度

6. 重新采样：对点云数据进行重新采样，以符合输入的点云间距（多种方法可选）

7. 离群点滤除：利用三维区域增长方法滤除点云中包含的离群点

8. 添加噪声：沿点云法向量方向添加噪声，生成噪声点云

9. 手动粗对齐：手动选择对应点，对齐两片点云数据

10. 自动粗对齐：自动选择对应点，对齐两片点云数据

11. 精细对齐：利用ICP算法精细对齐点云数据

12. 局部到整体：局部数据（小数据）对齐到整体数据上（整体）

13. 全局优化：对已经初始对齐的多片点云数据位置进行平差优化，有效消除分层

14. 同一点云：求取不同姿态的两片点云（采样点完全一致，仅姿态不同）间的刚体变换

15. 重建法向：重新计算点云法向量，并进行指向一致性调整，有切平面和样条曲面拟合两种方法可选。

16 曲率计算：计算点云曲率，有二次曲面、样条拟合、改进的曲面变化度三种方法可选。

17. 特征线提取：基于曲率抽取特征线，主要思想是对特征区域进行迭代拉普拉斯平滑收缩，行程平滑、准确的曲率线（详细结果查看可导入03_重采样后特征点.cps）。

18. 关键点检测*：寻找曲率极值点，作为关键点（或称为特征点）

19. 平滑点云：对点云数据进行平滑，滤除其中包含的噪声，有均值平滑、样条拟合、移动最小二乘三种方法可选。

20. 特征增强*：增强点云的细节特征

21. 点云分区*：根据曲率将点云进行分区

22. 曲面探测：基于RASAC的标准二次曲面自动探测，可选定需要探测的曲面类型。

23. 二次曲面：利用标准二次曲面拟合选定部分点云数据或整体数据

24. 曲面重建：基于点云数据构建三角形网格曲面，可选方法包括：基于符号距离的隐曲面方法、泊松方法以及径向基函数拟合方法。

25. 生成浮雕：从点云直接生成浮雕网格曲面

26. 一键处理：实验功能，目标是对任意输入点云，通过组合前述功能，实现无需交互的数据处理，当前仍处在初步阶段。

网格曲面处理：

1. 曲面平滑：对网格曲面进行平滑。

2. 重新网格化：重新封装网格曲面，生成边长反比于表面复杂程度，相撞良好的网格曲面

3. 网格简化：简化网格曲面（顶点或面片数可选）

4. 网格细分：细分网格曲面

5. 曲率计算*：通过计算角度缺陷，得到网格曲面曲率。

6. 常规参数化：参数化当前网格曲面至平面上（一片）

7. Atlas参数化：参数化当期网格曲面至平面上(多片）

8. 纹理恢复：从图像中恢复网格曲面的颜色

9. 曲面截层：求取给定的截平面与网格曲面的交线。

10. 曲面交线：求取两个网格曲面的交线

11. 转换为点：将网格曲面顶点变为独立点云。

12. 生成浮雕*：从网格曲面生成数字浮雕

13. 网格变形*：Laplace网格曲面变形（目前对大规模数据未做优化）

选择测量：

对点云数据或网格曲面进行多种方式的选择，如单点选择、矩形选择、自由选择、反向选择、删除等等。支持边界选择。

快捷操作：

SHIFT+V: 选择

SHIFT+I:反选

DELETE: 删除

支持的数据格式：

试用版软件下载地址：http://pan.baidu.com/s/1eQtkZM6，功能不断添加中，最新版请向作者索取

qq：236126017，欢迎交流~~

ps: 源代码是不公开的，可以免费提供试用版本的软件和有偿提供二次开发功能（dll）。