tiff库用于三维点云处理的C库

点云分割是点云数据处理的关键环节,区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用,然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题,提出一种改

使用vc++读取三维数据，并且显示出来.

大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的，而点云数据的显示快慢受到了数据索引的直接影响，这是一个基础性问题。经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点

这里是几个点云数据，利用vc++的数据程序可以打得开，希望对各位有用。

随着三维扫描技术的快速发展，获取各类场景的点云数据已经非常简单快捷;加之点云数据具备不受光照、阴影、纹理的影响等优势，基于点云的三维物体识别已成为计算机视觉领域的研究热点。首先，对近年来面向点云数据的

基于点云的三维重建技术研究

文中针对三维扫描地表数据的特点,提出一种结合高程变化和坡角的分类综合去噪算法——高角算法;介绍了高角算法的理论分析及流程,结合实际案例研究了算法的可行性。实验结果表明:高角算法能自适应矿山的高程变化;

三维点云数据的快速拼接技术研究,徐亚楠,吴侃,在获取物体表面数据过程中,由于物体过大或者单幅不能实现完全测量时,需要对测量点云进行拼接处理。本文通过简化的ICP算法(Iterativ

随着倾斜摄影测量和Lidar广泛应用，三维点云成为地理空间数据的重要数据种类。海量的三维点云数据一直是webgis可视化发布的难点。文章基于webgl框架，研究了三维点云数据切片分级等数据组织方法，并

针对当前机器视觉热点研究的配准问题,提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息,通过Delaunay三角网