摘要：
地面点提取算法作为点云后处理算法中的核心一般有以下几类方法可以提取地面点： 1.形态学或者渐进形态学 优点：效率较高。 缺点:对于腐蚀膨胀过程中的参数设置需要基于先验知识，所以效果的稳定性很差，适合处理简单的场景。 2.布料滤波 优点：地面点的准确率相对较高（但是地形缺失严重）。缺点：针对平坦地形的 阅读全文
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1. 开篇 --点云平台简介及相关案例展示（点云平台） 点云平台简介 相关案例展示 2. 点云平台创建工程案例 3. cloudCompare二次开发案例 4. 图像处理篇 开篇--PCL显示能加载多少？ 已经消失整整一年了，今天又重新回到了博客园，当初信誓旦旦的决定在web领域打拼下去，可能是我T 阅读全文
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1.市面主流软件去噪的常规方法 调研软件： terrasolid、CloudCompare、Lidar360 去噪主要方法： 半径滤波去噪、统计滤波去噪、区域增长去噪（使用相对较少） 方法 优点 缺点 半径滤波去噪 参数易于设置，实现难度较低，效率相对较高（1000w点，耗时<=10s） 密度不均匀 阅读全文
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pcl点云库作为点云算法的入门基础，点云从业者对此都应该比较熟悉了，pcl库的下载以及源码的编译再到具体教程，网上的例子铺天盖地，这也间接说明了该库的受欢迎程度很高，该库的优势在于开源，算法覆盖面也是很广，上手也较为轻松，没有特别复杂的编程语言，也易于移植。但是缺点也很明显，算法概而不精，譬如效率效 阅读全文
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1.统计去噪方法 该方法的原理较为简单，判断的距离阈值为上图标记区域，即平均距离加上标准差来作为阈值，如果该点与邻域点的最大距离大于该值，那该点则标记为孤立点。 2.姑且理解为空间去噪方法吧，实在也想不出啥好名字。 上栏为邻域搜索方法，个人强烈建议采用knn方法，半径搜索会存在程序耗时严重的风险，这 阅读全文
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背景：以三维点为例，随着采集设备的日新月异，三维点的属性信息也越来越多（例如颜色、强度、回波信息、gps时间等）；导致点云数据在处理时加载到计算机中所需要的内存空间也越来越大，但是有些数据往往只有x、y、z三个坐标值，则不需要为其开辟多余的内存空间，那一套统一的数据结构怎样才做到灵活兼容呢（加载数据 阅读全文
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体积计量方法目前采用的有以下几种方法：格网法以及三角网法及断面法。 1.格网法：其优点在于计算简单算法实现难度不大，效率较高，但是缺点也很明显：精度较低（数据的疏密程度是否均匀、参数设置对结果影响较大），所以此类方法存在较大不确定性，一般很少被采用。 2.三角法：其优点是其计算精度不受数据质量等因素 阅读全文
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针对超大数据的构网问题，目前可行的方法就是对三角网进行分块处理，但是三角网的分块显然不像点云数据那么简单，如何对三角网进行切分，以及切分后块与块之间索引关系的建立都是难点； 例如下图仅仅是对三角网进行了空间的切分，但是块与块的边界处的联系并没有建立。当然三角网的边界不存在重叠的问题 即分块三角网的总 阅读全文
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有时候进行复杂算法测试的时候需要对测试结果进行分析，这个时候就需要将关键地方的信息输出到日志文件； 例如将日志信息输出到txt文本： /*FILE* fp =*/ std::freopen(qstrTostr(logFileQstr).c_str(), "w", stdout); cout<< .. 阅读全文
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边界较为复杂的轮廓，可以采用近似外轮廓方法 https://www.zhihu.com/question/553711304/answer/3157949636 阅读全文
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地形里常见的构网方法就是delaunay方法了，而且该方法也较为重要，譬如地形成果（dem\等高线）、土方计算、以及断面线等重要成果都依赖于此，地形生产相关软件的构网方法均采用该方法，优点:算法较为成熟，网上资源很多，效率较高。其原理网上的教程很多，感兴趣的可以自行百度搜索。博主本人也查找过一些关于 阅读全文