1) three-dimensional point cloud data
三维点云数据
1.
In this paper,a measurement approach for standing tree volume based on laser scanner is presented,which uses geometry analysis to process three-dimensional point cloud data and makes a program with VC~(++) and Matlab.
提出一种基于激光扫描的林木材积测定技术,该技术利用几何方法处理扫描获得的三维点云数据,并采用VC++和Matlab语言编程,可以快速、准确地计算林木材积。
2) huge point-sampled geometry
大型三维点云数据
1.
A new algorithm for interactive rendering of huge point-sampled geometry based on view-dependent level-of-detail(LOD) and out-of-core techniques is presented.
通过结合基于视点的细节层次(level-of-detail,LOD)控制技术和内外存调度的数据控制策略,实现大型三维点云数据在一般配置PC机上的实时交互浏览。
3) data cloud of 3D human body
人体三维点云数据
4) 3-D data points
三维数据点
1.
Aiming at surface accessories that have a lot of data points,the article provides a method about developing 3-D graphics system based on OpenGL,which solves the difficult problems in changing a lot of 3-D data points to 3-D graphics.
针对具有大规模数据点的曲面零件,提出了一种基于OpenGL的三维曲面零件实体的图形开发方法,有效解决了由大量三维数据点构建三维图形中所遇到的难题。
5) threedimensional points cloud
三维点云
1.
A method and steps of reconstructing geometrical model from threedimensional points cloud are studied.
研究了由三维点云重构几何形体模型的方法与步骤。
6) 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。
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