Alpha-Shape算法 1. 基本概念 Alpha-Shape算法是一种用于对二维或三维空间中散乱点集的几何形状进行重建的算法。它通过一个称为“alpha”的参数来控制形状的平滑度和详细程度,从而生成一个封闭的几何形状,该形状可以视为点集的一个合理边界。 2. 工作原理 Alpha-Shape算法的工作原理基于Delaunay三角剖分和Voronoi图。
Alpha-shape 算法的基本原理如下: Alpha-shape 算法通常用于点云轮廓提取或三维重建,一般来说阈值a越小,结果越精确。近年来该方法逐渐被应用于不规则点云体积计算,有研究人员提出了一种结合点云切片与 Alpha-shape 算法的不规则点云体积计算,并在树冠体积...
为了解决上述问题,本文提出了一种基于 Alpha-shape 算法的不规则点云体积计算方法: (1) 将地面点拟合为平面,并以该平面为新的 XOY 平面建立坐标系,基于新坐标系对原始点云做坐标转换; (2) 将坐标转换后的点云投影到地面拟合平面,并判断投影后的二维点云中是否存在重合的点,如果存在,在三维点云中找到这部分...
Alpha_shape通过调整参数alpha,从而构建不同形状的凸壳。当alpha为正无穷时,得到的凸壳即为点云的凸包;当alpha为负无穷时,得到的凸壳即为点云的凸壳。通过不同的alpha值,可以得到点云的不同形状的凸壳。 2.3 四面体化 Alpha_shape算法还涉及到四面体化的概念,其作用是构建点云的三维曲面。四面体化的目标是找到一组...
一、alpha shape概述 PCL库在ConcaveHull类中实现了alpha-shape算法(凹包),以将点云重建为三角形网络。本文主要介绍2D和3D alpha-shape算法的原理以及PCL库算法实现流程。 凹包可以定义为点云所占距的区域,而alpha-shape算法通过创建一个多边形外壳(alpha shape)来近似估计这一区域。该多边形的顶点即为点云数据点,...
在AlphaShape算法中,首先需要进行Delaunay三角剖分。Delaunay三角剖分是一种将点集划分为互不相交的三角形的方法,它具有一些良好的性质,可以用来描述点之间的邻接关系。 在得到Delaunay三角剖分之后,可以根据边界条件筛选出凸壳边界。具体而言,对于每条边,如果存在一个圆,使得该边的两个顶点和该圆上的点都在alpha半径内...
1 import pickle 2 import psycopg2 3 import alphashape 4 import numpy as np 5 import geopandas as gpd 6 import matplotlib.pyplot as plt 7 from shapely.
51CTO博客已为您找到关于Alpha Shape算法 java实现包的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及Alpha Shape算法 java实现包问答内容。更多Alpha Shape算法 java实现包相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
为了使用四旋翼无人机搭载二维激光雷达进行空间环境探测与建模,设计了无人机LIDAR(Light Detection and Ranging)探测方案,提出了基于欧式聚类与Alpha-shape算法的点云数据建模方法.以室内环境建模为例,通过无人机LIDAR测得室内多位置,多高度的平面点云数据.根据室内环境点云数据分块聚集的特性,对数据进行统计滤波消噪,...
在分析表面重建的Alpha—shape算法的基础上,本文提出一种自适应步长的Alpha—shape算法。通过kd—tree和k近邻平均距离来动态更新口值,使得算法在处理点集密度较大的区域时也能以较少的遍历次数进行表面重建,从而改善了重建效果并提高了算法运行效率。大量随机数据和现实三维采样数据的实验结果表明,本文提出的改进算法与...