点云图怎么变为数据

‘壹’ 使用c#如何将TXT文件中点云数据转换为stl点云数据

提示一下：1）导入UG中，做截面线后取点。或者2）导入到imaeware中，转为Scatter格式。

‘贰’ 如何用unity3d把点云生成实际物体

思路:设置一个条件(rotatectrl)，满足条件(rotatectrl==true)时，运动开始，否则运动终止。用一个按钮控制条件为true和false即可。其实可以不用按钮，用按键替代也是可以的。 var rotatectrl:boolean=true; function onGUI() { if(GUI.Button(Rect(Screen.width-84,Screen.height-32,40,30),"按钮名称")) rotatectrl=!rotatectrl; } function Update() { if (rotatectrl) transform.Rotate(0,Time.deltaTime*5, 0); }

‘叁’ 【求助】点云格式的转换

是啊，我也发现CATIA存在这个问题，比如STL格式得文件，在OPEN FILE 里面打不开得，要用IMPORT命令才行， ASC码格式也是这样的。对点云IGS 文件用IMPORT导出就是点云数据，而用OPEN FILE读入的就是一个一个的点。常用的解决办法就是用其他软件重新转换一下了！！！

‘肆’ 多分辨率点云地图怎么用

1. 将点云地图二维投影,转换为可用于导航的二维栅格地图;
2. 将点云转换为Octomap八叉树地图,即可使用导航算法,比如RRT*进行三维导航;
3. 将实时点云数据转换为实时激光数据。

‘伍’ 如何将三坐标测量仪测得的点云转换成ug可用格式

三坐标测量仪测得的点云数据通常是IGES（*.igs）格式，UG软件可以直接导入，或者直接打开IGES格式文件，如图所示，参考一下。

‘陆’ 怎样把其他格式的点云数据转化成PCD格式

使用数据编玛器，也就是exe编码器编码即可完成操作。

‘柒’ 点云数据处理

三维计算视觉研究内容包括：

（1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有 最近点迭代算法 ICP 和各种全局匹配算法。

（2）多视图三维重建：计算机视觉中多视图一般利用图像信息，考虑多视几何的一些约束，相关研究目前很火，射影几何和多视图几何是视觉方法的基础。在摄影测量中类似的存在共线方程，光束平差法等研究。这里也将点云的多视匹配放在这里，比如人体的三维重建，点云的多视重建不仅强调逐帧的匹配，还需要考虑不同角度观测产生误差累积，因此也存在一个优化或者平差的过程在里面。通常是通过观测形成闭环进行整体平差实现，多视图重建强调整体优化。可以只使用图像，或者点云，也可以两者结合（深度图像）实现。重建的结果通常是Mesh网格。

（3）3D SLAM：点云匹配（最近点迭代算法 ICP、正态分布变换方法 NDT）+位姿图优化（ g2o 、LUM、ELCH、Toro、SPA）；实时3D SLAM算法 （LOAM）；Kalman滤波方法。3D SLAM通常产生3D点云，或者Octree Map。基于视觉（单目、双目、鱼眼相机、深度相机）方法的SLAM，比如orbSLAM，lsdSLAM...

（4）目标识别：无人驾驶汽车中基于激光数据检测场景中的行人、汽车、自行车、以及道路和道路附属设施（行道树、路灯、斑马线等）。

（5）形状检测与分类：点云技术在逆向工程中有很普遍的应用。构建大量的几何模型之后，如何有效的管理，检索是一个很困难的问题。需要对点云（Mesh）模型进行特征描述，分类。根据模型的特征信息进行模型的检索。同时包括如何从场景中检索某类特定的物体，这类方法关注的重点是模型。

（6）语义分类：获取场景点云之后，如何有效的利用点云信息，如何理解点云场景的内容，进行点云的分类很有必要，需要为每个点云进行Labeling。可以分为基于点的方法，基于分割的分类方法。从方法上可以分为基于监督分类的技术或者非监督分类技术，深度学习也是一个很有希望应用的技术。

（7）立体视觉与立体匹配 ZNCC

（8）SFM（运动恢复结构）

1、点云滤波方法（数据预处理）：

双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。

VoxelGrid

2、关键点

ISS3D、Harris3D、NARF

SIFT3D、

3、特征和特征描述

法线和曲率计算 NormalEstimation 、特征值分析Eigen-Analysis、 EGI

PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image

4、 点云匹配

ICP 、稳健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP

NDT 3D 、Multil-Layer NDT

FPCS、KFPCS、SAC-IA

Line Segment Matching 、ICL

5、点云分割与分类

分割：区域生长、Ransac线面提取、NDT-RANSAC、

K-Means、Normalize Cut（Context based）

3D Hough Transform(线、面提取)、连通分析、

分类：基于点的分类，基于分割的分类；监督分类与非监督分类

6、SLAM图优化

g2o 、LUM、ELCH、Toro、SPA

SLAM方法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation 、NDT

7、目标识别、检索

Hausdorff 距离计算（人脸识别）

8、变化检测

基于八叉树的变化检测

9. 三维重建

泊松重建、Delaunay triangulations

表面重建，人体重建，建筑物重建，树木重建。

实时重建：重建植被或者农作物的4D（3D+时间）生长态势；人体姿势识别；表情识别；

10.点云数据管理

点云压缩，点云索引（KD、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染

点云驱动的计算机图形学主要研究应用

http://vcc.szu.e.cn/research/2015/Points/

‘捌’ 点云数据处理的5个步骤

1.点云滤波方法(数据预处理): 双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。 VoxelGrid
2.关键点 ISS3D、Harris3D、NARF SIFT3D、
3.特征和特征描述 法线和曲率计算NormalEstimation、特征值分析Eigen-Analysis、EGI PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image
4.点云匹配 ICP、稳健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT FPCS、KFPCS

‘玖’ 点云数据有哪几种格式如何把matlab中的矩阵数据转成点云数据

首先安装Excel link：
（1）启动Excel
（2）单击工具加载宏命令，在对话框中选择浏览按钮
（3）在matlab安装目录下进入toolbox\exlink，选中exlink文件，返回加载宏的对话框，单击确定
（4）这时候工具栏就出现startmatlab，putmatrix，getmatrix，evalstring四个按钮。
（office2007和这个有点不一样，不过没有本质区别，自己摸索一下）

在Excel中选定数据，按putmatrix按钮，就实现了数据向matlab的输出。
别的你自己摸索吧