algorithm - 贝叶斯点云重建实现

Question

我需要能够从无序的点云数据生成网格。

当我尝试实现 Marching Cubes 算法时，我偶然发现了这篇论文:

Bayesian Point Cloud Reconstruction

我想知道是否已经在 .NET 中实现了该算法。 C++ 也可以...

更新

行进立方体算法的问题是我无法将我的点云数据(基本上是一组 3D 点)转换为算法需要的输入体素网格数据，这是一个三维值数组介于 0 和 1 之间。

我还是不知道怎么转换...

Answer 1

据我所知，有两个库使用 C++ 从点云生成网格。 CGAL's Mesh Generation模块和 PCL .我知道至少 CGAL 的版本支持多种算法，但我不确定他们是否有你所指的那个。但是，如果您正在寻找移动立方体的“更平滑”替代品，您可以尝试一下。

行进立方体的优势在于您可以大大加快速度 by porting it to the GPU .如果你想在行进立方体之后平滑一些东西，你可以试试CGAL's Mesh simplification techniques.

CGAL 确实有一个 license用于商业用途，而 PCL 是在 BSD 下发布的，因此是免费的。

更新:

将点云转换为体素网格很简单，前提是您有足够的内存来以必要的粒度制作网格。例如，如果您需要每个单位一个体素并覆盖 256^3 的空间，并且您有那么多的内存可用，则只需制作一个 256^3 的二进制数组并在云中有一个点的地方设置 1。

如果您需要更高的粒度(比如每 0.1 个单位一个体素)或需要覆盖更多空间 (1024^3)，并且如果您没有足够的内存，那么您需要更智能的方法。

我能想到的一个选择是对您的点云进行排序，一次将其分成三个切片。假设您沿 z 对点进行了排序，并且您的粒度为 0.1 个单位。你的行进立方体算法可以是这样的:

for z in (minz to maxz in steps of 0.1) { //We want to do marching cubes on z-1, z, z+1
    FreeVoxelSet(z-2) //This will free the voxel slice at z-2 from previous iteration
    CreateVoxelSet(z+1) //This step will go through your sorted point cloud and voxelate all points between z and z+1
    DoMarchingCubes(z) //You have z-1, z (from prev iterations) and z+1(this iter)        
}

还有 Sparse Voxel Octrees ，实现起来可能很乏味，但非常高效。您可以在其上运行行进立方体。

点云 - 体素集对偶性是一个活跃的研究领域，您可以在网上找到大量信息以及该想法的各种实现。祝你好运。