医院网站建设的目标,网站域名不变网站可以从做吗,外贸网站建设报价差别那么大花钱多吃亏,商标logo设计图案目录一、算法原理1、主要函数2、参数解析二、代码实现三、结果展示一、算法原理 该方法对点集进行逐步上采样#xff0c;同时根据法向量信息来检测边缘点#xff0c;需要输入点云具有法线信息。在点云空洞填充和稀疏表面重建中具有较好的应用。
1、主要函数
头文件
#inclu…
目录一、算法原理1、主要函数2、参数解析二、代码实现三、结果展示一、算法原理 该方法对点集进行逐步上采样同时根据法向量信息来检测边缘点需要输入点云具有法线信息。在点云空洞填充和稀疏表面重建中具有较好的应用。
1、主要函数
头文件
#include CGAL/edge_aware_upsample_point_set.h // 上采样函数
OutputIterator CGAL::edge_aware_upsample_point_set ( const PointRange points, OutputIterator output, const NamedParameters np parameters::default_values() ) 这种方法逐步向上采样点集同时接近边缘奇点(通过法线变化检测)这从输入点集产生一个更密集的点集。这在基于点的渲染、孔填充和稀疏表面重建中有应用。点的法线需要作为输入。
sharpness_angle(s_angle)控制输出结果的平滑度值越大越平滑取值范围[0,90]。edge_sensitivity(edge_s) 边缘的敏感性取值范围[0,1]边缘敏感度越大在尖锐边缘处插入点的有限度越高neighbor_radius(n_radius) 邻域点的个数如果提供查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径而不是固定数量的邻居。在这种情况下参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多)number_of_output_points(n_out)) 上采样后的点数
2、参数解析
edge_sensitivity 此参数控制新点插入的位置。边缘敏感值越大沿尖锐特征插入点的优先级越高。如下图所示想要在尖锐的特征上插入更多的点时高值是可取的这些地方的局部梯度很高如尖点、折痕和角等。相反当edge_sensitivity设置为0时点是均匀插入的。取值范围为[0,1]。 sharpness_angle 这个参数控制尖锐特征的平滑程度。 neighbor_radius 通常采样点的邻域至少应该包括一个相邻采样点环。使用小的邻域可能无法插入新的点。使用大的邻域可以填补小的洞但插入边缘的点可能是不规则的。如果该参数值设置为默认值或小于零函数将使用邻域点的密度进行估计。
二、代码实现
#include vector
#include fstream
#include CGAL/Simple_cartesian.h
#include CGAL/IO/read_points.h
#include CGAL/IO/write_points.h
#include CGAL/edge_aware_upsample_point_set.h // 上采样
// types
typedef CGAL::Simple_cartesiandouble Kernel;
// 用于存储点坐标和法向量的pair容器
typedef std::pairKernel::Point_3, Kernel::Vector_3 PointVectorPair;int main(int argc, char* argv[])
{const std::string input_filename CGAL::data_file_path(cgal//before_upsample.xyz);const char* output_filename(cgal//after_upsample.xyz);// -----------------------读取包含点坐标和法向量的.xyz点云-------------------std::vectorPointVectorPair points;if (!CGAL::IO::read_points(input_filename,std::back_inserter(points),CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_mapPointVectorPair()).normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_mapPointVectorPair()))){std::cerr Error: cannot read file input_filename std::endl;return -1;}// ---------------------------------参数设置---------------------------------const double s_angle 25; // 平滑度值越大越平滑取值范围[0,90]const double edge_s 0; // 边缘的敏感性取值范围[0,1]const double n_radius 0.25; // 邻域点搜索半径const std::size_t n_out points.size() * 10; // 上采样后的点数// ----------------------------------上采样----------------------------------CGAL::edge_aware_upsample_point_setCGAL::Parallel_if_available_tag(points,std::back_inserter(points),CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_mapPointVectorPair()).normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_mapPointVectorPair()).sharpness_angle(s_angle). // 控制输出结果的平滑度值越大越平滑取值范围[0,90]。edge_sensitivity(edge_s). // 边缘的敏感性取值范围[0,1]边缘敏感度越大在尖锐边缘处插入点的有限度越高neighbor_radius(n_radius). // 邻域点的个数如果提供查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径// 而不是固定数量的邻居。在这种情况下参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多)number_of_output_points(n_out)); // 上采样后的点数std::cout 上采样完毕 std::endl;// ----------------------------------保存结果--------------------------------if (!CGAL::IO::write_points(output_filename, points,CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_mapPointVectorPair()).normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_mapPointVectorPair()).stream_precision(6))){std::cerr 保存失败 std::endl;return -1;} return 0;
}
三、结果展示
1、原始点云 2、上采样
