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做网站写个人日志,专业的seo外包公司,苏州网站排名优化,做医疗的网站点云压缩-2D栅格图 一、点云压缩(二维栅格图)二、算法流程三、代码实现四、结果可视化一、点云压缩(二维栅格图) 点云压缩:点云是海量点的集合,其数据量通常非常庞大。直接存储这些未经压缩的点云数据会消耗大量的存储空间,特别是在处理大规模的点云数据时,这个问题变得…

点云压缩-2D栅格图

  • 一、点云压缩(二维栅格图)
  • 二、算法流程
  • 三、代码实现
  • 四、结果可视化

一、点云压缩(二维栅格图)

  点云压缩:点云是海量点的集合,其数据量通常非常庞大。直接存储这些未经压缩的点云数据会消耗大量的存储空间,特别是在处理大规模的点云数据时,这个问题变得尤为突出。因此,对点云进行压缩可以显著减少存储空间的需求,降低存储成本。
  点云2D栅格图:一种将三维点云数据转换为二维栅格数据的表现形式。点云是由大量三维坐标点组成的数据集,它可以用来描述物体或场景的三维结构。而栅格数据则是一种以像素为单位的二维数据结构,降低了数据的复杂性和处理难度。同时,二维栅格图能够直观地展示点云数据的空间分布和关系,便于后续的数据可视化和应用。

二、算法流程

  1. 加载点云数据,加载参数。
  2. 点云直通滤波,可参考PCL 点云直通滤波【附C++代码示例】。
  3. 可视化滤波效果。
  4. 设置网格分辨率,进行网格投影。
  5. 保存网格图像。

三、代码实现

Pointcloud2dGrid.h

#pragma once
http://www.dinnco.com/news/79131.html

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