纹理模块 包含纹理贴图模块和颜色处理模块
扫描点云纹理贴图制作 （由于纹理贴图的输入数据类型比较多，用户如有不清楚的地方，欢迎来咨询测试）
输入：深度点云+点像对应+对应图片
点像对应：每个深度点云有对应的图像，点像对应是点到图像像素的对应。点像对应的格式为：map|mmap。
测试方法：在点云注册应用里，“全局-导入”注册好的点云，然后“全局-点像对应”导入点像对应文件和图片，最后“全局-纹理图”一键创建带纹理的网格。注意：导入点像对应文件和图像后，点云会去对应的像素点拾取颜色。可以根据点云的颜色来检验点像对应文件是否正确。
网格纹理贴图制作
输入：带纹理坐标的网格+点像对应+对应图片
带纹理坐标的网格：网格的纹理坐标可以通过UV展开计算得到。
点像对应：文件具体格式为：vii|fii|viis。注意：vii和fii的区别在于，vii是每个顶点有一个点像对应；fii是每个三角片的顶点有一个点像对应。viis是一个网格顶点可能有多个图片的像素对应。纹理贴图的时候，所有格式的点像对应最终都会转化为fii格式的信息。
测试方法；在纹理贴图应用里导入带纹理坐标的网格，如果网格没有纹理坐标，可以在UV展开模块计算。然后在“点像对应-导入”导入点像对应文件（viis文件会自动计算为fii格式的点像对应）。最后“纹理图-用图像制作纹理贴图”。
网格的点像对应信息也可以通过深度点云（带有点像对应）投影到网格上。测试方法：在纹理贴图应用里导入网格，然后在"点像对应-点云"导入“深度点云+点像对应+图片”。程序自动为网格计算点像对应。
viis格式的点像对应割缝优化（viis格式自动计算为fii格式的点像对应）
有些网格顶点带有多个点像对应信息，也就是在网格某些区域有多副图重叠。优化的目的是，给每个三角片计算一个唯一的点像对应，并且具有不同图之间的割缝色差最小的性质。如下图所示，不同的颜色代表不同的图片。左边贴图有明显的图像缝隙痕迹。右边贴图是优化后的结果，图像缝隙色差减小很多。
扫描点云和网格一键贴图
点云扫描黑边修复
背景：当摄像机固定，物体自身旋转，比如在转台上，然后单光源固定于模型前面。这种方式采集的图像，有个共同的缺点，就是单帧物体的边缘颜色会比较暗。
输入数据：全局注册好的彩色点云。
测试方法：在注册应用里，“全局-导入”所有彩色点云，然后“颜色融合－精确”。参数为点云密度的倍数，用于判断不同帧点云是否有重叠，默认为1倍。如果点云比较密，或者对齐效果不是很理想，可以适当提升点云密度倍数。
多角度点云颜色融合
背景：有时候，虽然单帧图像色彩质量是好的，但是不同帧之间的光照有差异，比如多个拍照位置的情况。
如下图所示，图1，2两帧彩色点云，分别看质量还可以，但是注册到一块时，如图3所示，会有明显的色差。应用多角度点云颜色融合的功能，图4就是色彩融合后的效果。
输入：彩色点云，点云每个点需要一个colorId信息（Int值）。相同colorId的点可以认为是颜色协调的，不同colorId的点颜色需要融合到一块，得到整体颜色协调的彩色点云。
colorId：点云在注册模块里，经过全局注册融合后的点云，每个点有个cloudId信息（点所在点云的Id），这个信息可以作为colorId。
colorId也可以通过用户输入点像对应文件(.cid)来得到。
ColorId文件具体格式为：
文件名.cid
colorIdCount
colorId_0
colorId_1
......
colorIdCount为colorId的个数，一般等于对应点云或者网格的顶点数，colorId_n为第n个点的colorId的信息。
测试方法：点云应用->颜色-颜色融合：导入ColorId信息。然后，前三个参数为颜色分量最大色差融合阈值，范围是[0, 1]，如果colorId边界处的色差大于这个阈值的地方，则不做颜色融合。三个分量的意义分别为色度，饱和度，亮度。比如想尽量保持住色度，则可以调小其阈值。第四个参数为点云邻域个数，建议参数为12。
网格的颜色融合功能：如果点云非常不均匀，比如线激光数据。点的邻域不是圆盘结构，则可以使用 网格的颜色融合功能：纹理应用-颜色融合。输入要求是，网格每个顶点也需要一个colorId信息。用户可以导入点像对应文件(.cid)来得到。
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