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DeltaG Pro
点云处理

点云处理模块

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采样

对点云进行采样/降采样。采样不改变点的坐标，只选取一部分点来代表整个点云。通过下拉框切换六种策略：

  • 目标点数采样：均匀采样到指定点数。参数-目标点数：默认当前点云点数，范围 100~10,000,000；参数-均匀权重：默认 0.3，范围 0~1；参数-快速模式：关闭时使用精确算法。
  • 格栅采样：将空间均匀分格，每格采样一个点。参数-格点距离：默认点云密度，距离越大越稀疏。速度最快。
  • 颜色采样：根据颜色差异采样，色差大的区域保留更多点。参数同目标点数采样。
  • 简化：与采样不同，简化会改变点的坐标——将距离近的点合并。参数-目标密度：控制简化后的点间距。
  • 几何对齐采样：几何感知采样，采样点遵循模型几何走向。参数-目标点距：期望采样密度；参数-点邻居个数：局部邻域分析点数，≥9，不均匀点云建议增至 16~25。
  • 采样到有序点云：将无序点云转为网格结构的有序点云。参数-网格间距：格点密度。
    • pointcloudsampling

    几何对齐采样的例子

    geo_align_sampleing

    法线

    点云法线广泛应用于三维数据处理，包含计算、编辑和滤波三个方面：

  • 法线计算：支持向前（深度点云，法线朝Z轴）、中心、传播三种定向模式。参数-邻域点数：默认 16，范围 5~200。
  • 法线编辑：反向（全局反转）、更新（保持原定向重新计算，可选锐化模式保持边缘）、重定向（自动统一朝向）。支持翻转选中区域法线、去除法线渲染。
  • 法线滤波：平滑（光滑法线方向，可选双边滤波）、锐化（增强方向变化）。参数-迭代次数：默认 1，范围 1~50；参数-强度：默认 0.5，范围 0~1。

    • 去噪

    对点云进行去噪处理，包含孤立块去除、飞点去除和几何平滑三类操作：

  • 移除孤立项：移除远离主体的孤立点云块。参数-孤立值：默认 0.01，范围 0~1，块内点数比例低于此值的块被移除。
  • 移除飞点：去除贴近曲面但偏移较大的噪点。需要先计算好法线。飞点与孤立项的区别：飞点是贴近曲面的噪点，孤立项是远离曲面的一小片。
  • 几何平滑：对点云几何位置平滑去噪。参数-迭代次数：默认 1，范围 1~50；参数-强度：默认 0.5，范围 0~1；参数-快速模式：速度更快但对细节保持略弱。
    • pointcloudsmoothing

    重建三角网格

    从点云重建三角网格，通过下拉框切换两种方法：

  • 拟合重建：基于隐式曲面拟合后离散化为三角网格，结果平滑且自动补洞。密度模式支持 Quality（质量参数，默认 5，范围 0~6，越大精度越高）和格点间距（直接指定离散化格点边长，默认点云密度）。网格类型支持开网格（保持原形状）和闭网格（自动填洞）。参数-孔面积比：闭网格下小于此值的洞被填补，默认 0.1。参数-最大子点云数：超出自动调用大数据版本。
  • 三角化：直接对点云三角化，网格顶点即原始点。参数-最大填孔边界点数：默认 3，范围 0~10000；参数-平滑次数：先平滑再三角化（顶点坐标不变），默认 0，范围 0~20。

    • 下面是一些用拟合方法重建的网格例子：

    Buddha Reconstruction
    face_reconstruction
    fitmesh_Arch
    ETH_PRS_TLS Arch 拟合重建结果

    下面是用三角化方法重建的例子：

    triangulate_HeritageBuilding
    WHU-TLS HeritageBuilding 三角化重建结果

    重建四边形网格

    从点云直接生成四边形网格，通过下拉框切换两种方法：

  • 直接生成：三角化后合并为四边形，快速高效。参数-最大填孔边界点数：默认 4，范围 0~10000。
  • 几何对齐生成：四边形边与几何特征对齐，排列更规整。参数-最大填孔边界点数（默认 4）+ 目标边长（默认点云密度）。

    • 如果您有任何疑问和建议，欢迎发email:

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