打开文件:点击软件左上角的“文件”菜单,选择“打开文件”(或直接使用快捷键Ctrl+O),在弹出的对话框中选择您要处理的点云数据文件。CloudCompare支持多种常见的点云格式,如PLY、PCD、TXT等。 数据预览与调整:加载点云数据后,您可以使用鼠标滚轮调整数据的大小远近,按住鼠标左键旋转数据,按住鼠标右键平移数据。这样,...
使用“Tools > Projection > Rasterize”工具,点云“栅格化”(即将点云转换成2.5D网格),然后把它导出为新的点云图或光栅图像等,栅格化结果如下
CloudCompare官网下载1 从官网下载 CloudCompare - Downloads 2 从github下载 https://github.com/CloudCompare/CloudCompare 打开xyz格式文件文件只有xyz三维坐标,没有法向量,没有RBG,内容如下, 可以调整每个…
导出坐标(如果需要导出多个点的坐标): 选择“Tools”菜单下的“Export”选项。 在弹出的导出对话框中,选择适当的文件格式(如.txt、.csv等)。 指定导出的点云数据范围(例如,选择所有点或仅选择您之前选中的点)。 设置坐标输出的格式(例如,X, Y, Z)。 点击“Save”按钮导出坐标数据。 请注意,CloudCompare的界...
如果你没有统计法线,保存的点云文件中也是没有法线的。 如下格式: 1 //X;Y;Z;Original_cloud_index;2;intensity;tree 2 1903 3 -2.96899939;43.87673187;0.12744403;1.000000;nan;8.000000;99.000000 4 -2.72843552;43.74015808;0.15977502;1.000000;nan;26.000000;99.000000 ...
我们可以在CloudCompare源代码中的CMakeLists.txt文件中找到这些依赖项,这些依赖项主要包括CC、CCFbo、ccViewer、common、qCC_db、qCC_glWindow和qCC_io等。这些依赖项中,CC是CloudCompare的核心库,包含大部分点云数据处理的功能;CCFbo是Framebuffer Object(FBO)相关的库,用于在OpenGL中进行离屏渲染;ccViewer是ccViewer的...
ccViewer文件夹依赖的common没有编译成库的形式,其主要实现了一些弹窗,界面按钮的功能,pick点云,插件管理等功能。也就是各种鼠标点击,拖拽的信号处理的实现。 qCC文件是CloudCompare主要实现文件夹,包含了对主界面的中各个功能的实现。相比ccViewer多了一个qcustomplot库的依赖,QCustomPlot是一个用于绘图和数据可视化的Qt ...
遵循上述指南，对右侧边坡面进行结构面数据采集，并将数据导出为slope_planes.csv文件。此过程共获取了114个结构面，每个结构面均包含走向、倾角、倾向、中心点坐标、平面法向矢量及取样半径等详细属性。可以对每个结构面的属性进行修改。赤平极射投影的应用 从slope_planes.csv文件中提取出Dip和Dip Direction数据，我们...
1.安装 按照官方文档的build.md结合以下命令安装,特别是3. git clonehttps://github.com/CloudCompare/CloudCompare.git cd CloudCompare cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Rlease -DPLUGIN_STANDARD_QPCL=ON #这里确保能打开pcd make -j 8 sudo make install ...
Sensors > Ground Based Lidar > Export Depth Buffer:以ASCII文件的形式导出选中的Ground Based Lidar传感器的深度图 Sensors > Camera Sensor > Create:创建影像传感器 Sensors > Camera Sensor > Project uncertainty:输出影像模块不确定的点云,输出不确定的x、y、z、3D信息 ...