catia点云生成曲面完整教程 点云数据处理的步骤？
点云数据处理的步骤？
点云数据处理的步骤是：点云滤波去噪、关键点提取、特征描述与匹配、点云分割与分类。
怎样处理点云？
点云注册是最常见的点云处理算法之一。事实上，点云数据广泛应用于形状检测与分类、立体视觉、运动恢复结构和多视点重建等领域。点云存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及，双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前途的技术
如果用PCL进行处理，可以直接利用点云的点场来提取所有的点，然后利用@刘嘉欣的投影变换方法得到地图平面数据。在得到投影后，假设投影数据能够完全描述地图平面（需要在实验中验证），就涉及到如何利用投影数据进行路径规划。当然，如果你自己写的话，直接保存二维数组就行了。如果使用第三方类库，则必须转换数据类型。这些步骤通常是通过编写自己的代码来完成的。幸运的是，代码很小并且易于重用。
如何获取点云PointCloud数据？
首先扫描以获取点云数据。
以前，师傅用UG来处理点云的小平面。现在我们使用Geomagic这样的软件。
说实话，现在有了这个软件，基本操作非常简单。相反，原来的傅勇老师UG可以随意改变数字模型。
我厂主要用于实物和三维模型的质量检验、比对，汽车机械制造业也用于扫描国外产品，参照山竹获取图纸。
相反，我更感兴趣的是软件处理点云数据的过程。在扫描期间，由于产品越来越大，点数越来越多（上万），就连最贵的工作站也开始撑起（工作必须用笔记本电脑完成，台式电脑的性能更好，不能用）。
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