从点云生成 3D 网格的最快方法已经用 Python 编写了几个实现来从点云中获取网格。它们中的大多数的问题在于它们意味着设置许多难以调整的参数，尤其是在不是 3D 数据处理专家的情况下。在这个简短的指南中，我想展示从点云生成网格的最快和最简单的过程。1、介绍点云是具有 3 轴坐标(x, y, z)的点的集合。这种类型
几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
几何处理和三维视觉几何处理：是一种计算的方法研究世界中的物理对象，通过硬件扫描生成物理对象的三维模型然后做各种处理和分析。三维视觉：传统的3D视觉是指从图像中恢复底层的三维结构。1 几何重建1.1几何重建的基本流程扫描：从不同视角观察获取深度信息。（shape from X）、激光雷达等。配准：将不同视角观察同一事物获得的多个点云合并到一起。重建：根据点云数据构建网格模型。从点云重建网格模型的关键
