二维点集的体素网格下采样 python 二维是我们最熟悉的地理数据表达形式,其原理是用一对x, y值来定位某一具体地物的位置。 使用这种地理数据表达方式具备数据量小,处理速度快,分析方法众多且易于理解等诸多优点。能满足人们基于平面定位的多种应用需求。因此应用广泛,并且得到几乎所有地理信息系统软件的支持,也是迈向三维...
基于体素化网格下采样的点云简化算法研究 文档格式: .pdf 文档大小: 1.64M 文档页数: 5页 顶/踩数: 0 / 0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 幼儿/小学教育 -- 教育管理 基于体素化网格下采样的点云简化算法研究,基于体素化网格下采样的点云简化算法研究,...
摘要:针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power...
基于体素化网格下采样的点云简化算法研究
针对三维点云数据冗余量大,重建时间长,效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法.该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对...