1) human body data cloud
人体点云数据
1.
The paper expatiated how to optimize human body data cloud during the process of reconstructing the human body.
较为详细地阐述了在人体曲面重构过程中人体点云数据的优化处理方法,介绍人体多边形和人体曲面片的实用编辑处理技术。
2) data cloud of 3D human body
人体三维点云数据
3) points cloud data
点云数据
1.
Based on the experience in reverse engineering practices, the factors that influenced the accuracy of optical scanning measurement in the acquirement of points cloud data are concluded and analyzed, and the corresponding counterme asures are presented aiming at the sources of errors.
根据反求工程实践经验 ,对利用光学扫描测量技术采集点云数据时影响精度的各种因素进行了归纳与分析 ,并针对造成误差的原因提出了相应的对策。
2.
Three dimensional points cloud data are analyzed by using object-oriented programmer,and the computer-based realization,which is organized by points cloud data of urban building captured by laser scanning,is studied based on image process on the exploration platform of Visual C++6.
采用面向对象程序设计方法对三维点云数据进行分析,研究以Visual C++6。
4) point clouds
点云数据
1.
The results of planar parameters estimation are not accurate by traditional plane fitting methods to point clouds,because the gross error and outliers are not considered.
针对常用的平面拟合方法在点云数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出了一种稳健的点云数据平面拟合方法。
2.
This paper studies how to generate the slice data from point clouds.
本文研究了逆向工程与快速原型制造集成中的问题，即如何从点云数据生成层片轮廓数据。
3.
This paper studies how to generate the slice data from point clouds, which is the critical problem in the integration of Reverse Engineering and Rapid Prototyping Manufacturing.
本文研究了反求工程与快速原型制造集成中的关键问题，即如何从点云数据生成层片轮廓数据。
5) point cloud
点云数据
1.
Research in segmentation methods for point cloud of autobody surface;
汽车车身曲面点云数据分割方法的研究
2.
Lossless compression method of octree based on 3D point cloud data
一种基于八叉树的3D点云数据无损压缩方法
3.
It is necessary to triangulate the point cloud in reverse engineering and rapid prototyping.
点云数据三角化处理是逆向工程及快速原型领域中不可缺少的环节。
补充资料：CATIA中调入数据点的方法
catia可以以点云的形式调入数据点，但是点云形成的曲面片体无法进行剪裁、等距、增厚等处理。如果就是想用点云的话，那么就由点云形成点云曲面片体，再通过参考面与点云曲面片体相交形成曲线，此时的曲线也不能进行loft处理，那么再求过此时的曲线上一定点的曲线，这是的曲线可以进行loft等处理。这种方法得到的曲面有一定的误差。我们可以交流这种方法。
点云的方法无法处理一条曲线点。
其实，还有一种更好的方法，那就是把点当成catia的特征点调入。用catia生成仅仅含有几个点的文件，存成iges文件，比较一下iges文件的内容，你就发现那是很有规律，我们可以通过编程的手段，把一系列的数据点形成iges文件格式，然后用catia直接打开即可。iges文件就是一个文本文件，可以用任意文本编辑器打开，推荐用windows自带的写字板，欢迎交流。
点云的方法无法处理一条曲线点。
其实，还有一种更好的方法，那就是把点当成catia的特征点调入。用catia生成仅仅含有几个点的文件，存成iges文件，比较一下iges文件的内容，你就发现那是很有规律，我们可以通过编程的手段，把一系列的数据点形成iges文件格式，然后用catia直接打开即可。iges文件就是一个文本文件，可以用任意文本编辑器打开，推荐用windows自带的写字板，欢迎交流。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条