2020年10月10日，第二届清华大学计图深度学习研讨会成功举办，研讨会上，计图还发布了检测与分割模型库、点云模型库和可微渲染功能。点云数据的获取与处理是图形学和三维视觉中的重要问题，在测绘、自动驾驶等方面有着广泛的应用。由于其巨大的应用场景，近年来，点云处理引起了相关技术人员的广泛关注，涌现了一批非常出色的工作。图1是点云数据及其分割的示例。图1 a. 点云数据的示例图1 b.&nbs
这两天替别人写一个三维校园的展示程序。用的是SceneControl二次开发。
须要利用DOM和TIN构建三维地形。如今说下依据高程点生成TIN的过程：
（1）依据高程点文件（Excel）生成点shapefile
（2）使用ITinEdit的AddFromFeatureClass方法生成TIN
高程点数据格式例如以下：
操作界面例如以下：
：
生成TIN效果图：
代码非常easy理解，例如
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2016-01-06 09:07:00
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先说一下Delaunay网格和三角网格(TIN)的区别TIN是一系列不重叠连续的的三角网，狄洛尼 （Delaunay）三角网 是按照狄洛尼原则生成的三角网。也就是说有很多种方法可以生成Tin,狄洛尼三角网只是其中一种生成结果。pcl中有实现，但是效果不好，最近试了一下软件Lidar360，从机载点云的地物分割到地面网格化，效果比较好。以下是截图。1、地物分离后的地面点云 2、上
原创
2023-03-06 02:49:09
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基于地形分割渐进加密的机载LiDAR点云滤波 林相国 *和张继贤 中国测绘科学研究院空间测绘重点实验室，北京莲花池西路28号，北京100830摘要： 滤波是机载激光扫描（ALS）点云的核心后处理步骤之一。本文提出了一种基于分割的滤波（SBF）方法。该方法包括三个关键步骤：点云分割，多次回波分析和迭代判断。此外，第三步是我们的主要贡献。特别地，迭代判断基于经典渐进TIN（三角不规则网络）致密化（PT
在GIS（地理信息系统）领域，DEM（数字高程模型）到TIN（不规则三角形网）的转换是一项重要的技术任务。本文将详细记录如何使用Python实现DEM生成TIN的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等各个方面。
### 环境准备
在进行DEM生成TIN的过程中，我们需要准备好相应的开发环境。Python作为主要编程语言，结合一些GIS相关的库，如GDAL和Py
在数据科学和编程领域，“Python TIN”（即“Python中的地形插值法”）是一个相对高级的主题，涵盖了如何在不规则数据点上进行插值，以生成平滑的表面。本文将详细介绍如何解决“Python TIN”相关的问题，提供环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等多个方面的内容。
### 环境准备
在进行Python TIN相关的工作之前，首先需要准备合适的环境。以下是推荐的软
多熟悉一些遥感数据的格式类型，对于一个GISer来说是学习的必经之路也是自我提升的高速路。>>Lidar技术简介：link>>高性能集群下LiDAR数据生成DEM并行算法研究：DEM是地理信息科学领域的重要数据之一,在数字地形分析、数字流域分析和三维地表显示等领域有着广泛的应用。随着数据获取技术和DEM应用领域的不断发展,对大区域、高分辨率DEM数据的需求日益迫切。LiDA
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2024-01-22 11:12:22
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# Java生成tin网格
## 引言
在计算机图形学中，三角化网格是一种常见的表示三维物体表面的方式。其中，TIN（三角形不规则网络）是一种使用三角形来表示网格的方法。在本文中，我们将介绍如何使用Java生成TIN网格，并提供相应的代码示例。
## 什么是TIN网格？
TIN是一种基于节点和边的网格结构，其中每个三角形都由三个节点和三条边组成。TIN网格可以用来表示地理地形、地质模型、建
原创
2023-11-25 12:03:27
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双目生成点云技术是计算机视觉和深度学习领域的一项重要技术，其主要应用包括三维重建、自动驾驶、机器人导航等。通过双目摄像头获取的图像可以计算深度信息，生成点云分布。值得注意的是，在实现这一目标的过程中，许多技术难点需要克服。此文将系统性地介绍如何使用Python实现双目生成点云的过程，其中涉及技术架构、性能优化及可能出现的故障等方面。
### 初始技术痛点
在开展双目生成点云项目之初，技术团队面
# Python生成点云数据
在计算机图形学和计算机视觉领域，点云是一种常见的数据表示形式，用于描述三维空间中的点集合。点云数据可以用于建模、仿真、机器学习等多种任务。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，它提供了许多库和工具，可以用于生成和处理点云数据。本文将介绍如何使用Python生成点云数据，并提供代码示例。
## 安装依赖库
在生成点云数据之前，我们需要安装一些Python
原创
2023-07-22 16:48:35
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本讲中，我们将带领读者，编写一个将3D图像转换为3D点云的程序。该程序是后期处理地图的基础。最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的。当我们使用RGB-D相机时，会从相机里读到两种数据：彩色图像和深度图像。由于没有相机，我们采用的深度图和RGB图。我们要把这两个图转成点云啦，因为计算每个像素的空间点位置，可是后面配准、拼图等一系列事情的基础呢。比如，在配准时，必须知道特征点的3D位置呢，
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2024-01-30 07:22:33
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PCL点云概述点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域。由于其涉及计算机学、图形学、人工智能、模式识别、几何计算、传感器等诸多学科，但一直以来由于点云获取手段的昂贵，严重阻碍其在各个行业上的广泛应用，也造成国内点云处理的理论性和工具性书籍匮乏。在2010年，随着消费级RGBD设备（低成本点云获取）的大量上市，以微软
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2023-12-17 18:58:45
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ContextCapture导入点云进行重建ContextCapture导入点云进行重建点云（PointCloud）导入点云静态站点云移动测量点云输入文件数据属性字段（Fields）ContextCapture的坐标系管理点云着色模式（Color Mode）点云数据技术规范PTX格式LAS格式e57格式 ContextCapture导入点云进行重建点云（PointCloud）“点云”选项卡允许编
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2024-03-24 14:31:06
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作者：西蒙·吉罗多 目录1 概述2 不规则三角形网数据表示：TIN3 数字表面模型表示：DSM4 数字地形模型表示: DTM4.1 带有信息的 TIN4.2 识别连接组件4.3 数据清洗4.4 孔洞填充和网格重建5 光栅化和重采样生成栅格DEM6 等高线生成6.1 构建等高线图6.2 分割
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2024-01-17 13:21:41
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1、介绍 曲面重建算法多种多样，例如泊松曲面重建，基于Delaunay生长法的三维点云曲面重，贪婪投影三角化算法，基于B样条曲线的曲面重建；在此我学习一下无序点云三角化算法，原理为将摄像机扫描的三维点云进行曲面重建，重建后曲面由三角形构成。2、原理 在PCL库中，使用算法依托于有序点云三角化，将有序点云投影到局部二维坐标
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2023-12-20 15:15:17
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点云目标识别系列文章目录第一章 点云目标识别系列文章目录 文章目录点云目标识别系列文章目录前言一、点云目标识别二、激光slam总结 前言近些年来自动驾驶越来越受到资本和大众的青睐，相关技术手段也不断发展。作为自动驾驶核心之一的感知的重要性也不断凸显，现有感知传感器包括：摄像头、GPS、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等等。基于摄像头的感知方案以特斯拉为代表，成本较低，但是目前也做不到可信赖的辅助驾
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2024-02-19 14:50:40
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文章目录一、技术路线与实施步骤二、点云数据、硬件与处理过程介绍三、结果 2021年11月中旬，我们的“点云智绘”软件技术服务群里传来一个棘手的问题：两个las文件、单个文件60G，一台安装Windows Server 2016操作系统的服务器，“点云智绘（PCA）”软件能否胜任完成点云滤波和DEM生成的任务？问题的提出者，张广波，从事激光雷达点云数据处理业务近10年，目前就职于新华社，他简单介
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2024-02-06 06:41:40
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点云生成-PointFlow: 3D Point Cloud Generation with Continuous Normalizing Flows简介论文摘要1.introduction2.related works3. Overview4. Background4.1. Continuous normalizing flow4.2. Variational auto-encoder5. M
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2024-08-15 15:14:21
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数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支。DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性
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2024-04-14 00:04:58
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SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文“同时定位于地图构建”。双目SLAM的距离估计是比较左右眼的图像获得的，非常消耗计算资源，需要使用GPU和FPGA设备加速。所以计算量是双目的主要问题之一。基线：两个相机之间的距离，基线越大，能够测量到的物体越远。回环检测：又称闭环检测，主要解决位置估计随时间漂移的问题，需要让机器人具有识别到过的场景的
