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1，利用激光点云数据快速建模的软件

一般扫描仪自带的软件都可以做简单的处理，还有常用的就是geomagic
地面的软件：kubit的pointcloud机载软件或车载：QC的LP360 或者 TS

利用激光点云数据快速建模的软件

2，如何用3Dmax将点云还原成模型快速便捷的方法或者有视频地址

把模型还原成模型在3DSmax里面是不可能实现的，你可以换另外一个方法，把模型导成obj文件，然后导入Geomagic Studio（你知道点云那么肯定也知道这个软件）在多边形的选项里面有一个转换成点云。
任务占坑

如何用3Dmax将点云还原成模型快速便捷的方法或者有视频地址

3，3dmax里面可以导入点云麽有点云模块吗

点云 可以导入 acad 然后 提取有用 点 连成模型AutoCAD2011中，已经实现了点云支持功能就可以 转入 max 了
点云可以直接导入max，选择点云对象，point cloud，加载点云即可
autocad文件版本太高，你需要用高版本cad打开然后保存成低版本的dwg文件。
什么叫点云？ 云彩吗 用3D自带的火焰就可以做云

3dmax里面可以导入点云麽有点云模块吗

4，什么是点云模型

逆向工程中的点云模型： 点云模型就是有时需要对一个有复杂曲面的实体进行三维建模 但因为实体过于复杂 为节省人力物力和时间 所以就将实体放进一个激光三维扫描仪 在计算机中生成一个实体 这个实体就叫点云模型 ，它可以用于进一步的建模和编辑。
您好 不知道您是不是问的逆向工程中的点云模型 简单的说 点云模型就是有时需要对一个有复杂曲面的实体进行三维建模 但因为实体过于复杂 为节省人力物力和时间 所以就将实体放进一个激光三维扫描仪 在计算机中生成一个实体 这个实体就叫点云模型 用于进一步的建模和编辑 本人懂得不多 希望回答对您有帮助

5，基于激光点云的三维重建软件都有哪些优势劣势各是什么

三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，是测绘领域继GPS技术之后的一次技术革命。它突破了传统的单点测量方法，具有高效率、高精度的独特优势.三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据，因此可以用于获取高精度高分辨率的数字地形模型。技术原理三维激光扫描技术是近年来出现的新技术，在国内越来越引起研究领域的关注。它是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，因此相对于传统的单点测量，三维激光扫描技术也被称为从单点测量进化到面测量的革命性技术突破。该技术在文物古迹保护、建筑、规划、土木工程、工厂改造、室内设计、建筑监测、交通事故处理、法律证据收集、灾害评估、船舶设计、数字城市、军事分析等领域也有了很多的尝试、应用和探索。三维激光扫描系统包含数据采集的硬件部分和数据处理的部分。按照载体的不同，三维激光扫描系统又可分为机载、车载、地面和手持型几类。应用扫描技术来测量工件的尺寸及形状等原理来工作。主要应用于逆向工程，负责曲面抄数，工件三维测量，针对现有三维实物（样品或模型）在没有技术文档的情况下，可快速测得物体的轮廓集合数据，并加以建构，编辑，修改生成通用输出格式的曲面数字化模型。
你好！有很多，主要看你做的行业仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

6，如何从点云创建深度图像

首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书提供光盘的第9章例1文件夹中，打开名为range_image_creation.cpp的代码文件。解释说明下面来解析打开源代码中的关键语句。#include <pcl/range_image/range_image.h> //深度图像头文件int main (int argc, char** argv) pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud; //定义点云对象 for (float y=-0.5f; y<=0.5f; y+=0.01f) for (float z=-0.5f; z<=0.5f; z+=0.01f) pcl::PointXYZ point; point.x = 2.0f - y; point.y = y; point.z = z; pointCloud.points.push_back(point); //循环添加点数据到点云对象 } } pointCloud.width = (uint32_t) pointCloud.points.size(); pointCloud.height = 1; //设置点云对象的头信息这段程序首先创建一组数据作为点云的数据内容，再设置文件头的信息，整个实现生成一个呈矩形形状的点云。 float angularResolution = (float) ( 1.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度1度 float maxAngleWidth = (float) (360.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度360.0度 float maxAngleHeight = (float) (180.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度180.0度 Eigen::Affine3f sensorPose = (Eigen::Affine3f)Eigen::Translation3f(0.0f, 0.0f,0.0f); //采集位置 pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame =pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; //深度图像遵循的坐标系统 float noiseLevel=0.00; float minRange = 0.0f; int borderSize = 1;这部分定义了创建深度图像时需要的设置参数，将角度分辨率定义为1度，意味着由邻近的像素点所对应的每个光束之间相差1度，maxAngleWidth=360和maxAngleHeight=180意味着，我们进行模拟的距离传感器对周围的环境拥有一个完整的360度视角，用户在任何数据集下都可以使用此设置，因为最终获取的深度图像将被裁剪到有空间物体存在的区域范围。但是，用户可以通过减小数值来节省一些计算资源，例如：对于传感器后面没有可以观测的点时，一个水平视角为180度的激光扫描仪，即maxAngleWidth=180就足够了，这样只需要观察距离传感器前面就可以了，因为后面没有需要观察的场景。sensorPose定义了模拟深度图像获取传感器的6自由度位置，其原始值为横滚角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw都为0，coordinate_frame=CAMERA_FRAME说明系统的X轴是向右的，Y轴是向下的，Z轴是向前的，另外一个选择是LASER_FRAME，其X轴向前，Y轴向左，Z轴向上。noiseLevel=0是指使用一个归一化的Z缓冲器来创建深度图像，但是如果想让邻近点集都落在同一个像素单元，用户可以设置一个较高的值，例如noiseLevel=0.05可以理解为，深度距离值是通过查询点半径为125px的圆内包含的点用来平均计算而得到的。如果minRange>0，则所有模拟器所在位置半径minRange内的邻近点都将被忽略，即为盲区。在裁剪图像时，如果borderSize>0，将在图像周围留下当前视点不可见点的边界。 pcl::RangeImage rangeImage; rangeImage.createFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight, sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize); std::cout << rangeImage << "\n";其余的代码是使用那些用户给定的参数，从点云创建深度图像，并且在终端下打印出一些信息。深度图像继承于PointCloud类，它的点类型具有x，y，z和range距离字段，共有三种类型的点集，有效点集是距离大于零的点集，当前视点不可见点集x=y=z=NAN且值域为负无穷大，远距离点集x=y=z=NAN且值域为无穷大。编译和运行程序利用光盘提供的CMakeLists.txt文件，在cmake中建立工程文件，并生成相应的可执行文件。生成执行文件后，就可以运行了，在cmd中键入命令：...>range_image_creation.exe
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