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1，如何在CAD 显示点云

这是CAD里面的格栅，你按一下F7键看看，是不是啊 有惊喜吧！O(∩_∩)O哈哈~

如何在CAD 显示点云

2，导入点云时的导入文件从哪里来是catia自带的还是我们自备的求解

你做逆向的话，肯定需要有实际的零件，一般是通过激光扫描得到点云数据，在导入到CATIA，这样就可以展开逆向工作了

导入点云时的导入文件从哪里来是catia自带的还是我们自备的求解

3，catia怎么导入点云数据

再点击“应用”即在三维空间中载入了翼型数据点云； 4.插入→Curve Creation→Curve from Scan（或者或者直接在工具栏里面点击“Curve from Scan”按钮）

catia怎么导入点云数据

4，算法基于opengl 点云模型不可见点隐藏点的移除 最后一步搞不

要往工程链接中加入OpenGL的静态库文件，然后在程序中加入相应的头文件，之后经过与Winows的接口设置，就可以在程序中使用OpenGL的绘图及相关的函数了。具体情况可以参见下面的文献：（2）至于读入外部的3ds模型，大体思路是根据之种文件的格式，编写相应的文件读取程序，将相关的数据存入自己定义的结构变量中，以便用OpenGL的函数再在程序场景中显示出来。一般是要在3ds文件中找到以下重要的数据：点，点的索引号，面（对应的顶点索引号），纹理坐标，纹理坐标索引号，法向量，法向量索引号等等。下面的文献是针对读取外部产生的obj文件的，相信对读取3ds文件也有一定借鉴意义：（3）读入外部模型后，用OpenGL的相关函数，就可以对这个模型进行平移，旋转，缩放等的几何变换，还可以对模型进行光照渲染，透明化处理，反走样处理等等，甚至进行碰撞检测等等。如有兴趣，可以联系百度成员 A_DEM_Software
用z-缓存不行吗？openGL本身有消隐的功能再看看别人怎么说的。

5，Autodesk ReCap是什么意思

Autodesk ReCap软件是一个独立的应用程序，它可以使通过引用多个索引的扫描文件(RCS)来创建一个点云投影文件(RCP)。该软件默认随AutoCAD 2014一起安装。可以通过Windows开始菜单或从Autodesk ReCap桌面图标中启动它。可以用Autodesk ReCap将扫描文件数据转换成点云格式。扩展资料欧特克是Autodesk公司的汉语名称，欧特克有限公司是三维设计、工程及娱乐软件的领导者，其产品和解决方案被广泛应用于制造业、工程建设行业和传媒娱乐业。AutoCAD软件是 Autodesk 在软件行业的第一场革命，它将制图带入了个人计算机时代。AutoCAD 软件享有广泛的声誉，体现着该公司的一贯承诺：不断探索能够提升生产效率和经济效益的实用性创新。参考资料autodesk_百度百科
1、Autodesk ReCap软件是一个独立的应用程序；可以通过Windows开始菜单或从Autodesk ReCap桌面图标中启动它。　　2、这款软件可以使通过引用多个索引的扫描文件(RCS)来创建一个点云投影文件(RCP)；可以用AutodeskReCap将扫描文件数据转换成点云格式，能够聚合扫描文件，并对其进行清理、分类、空间排序、压缩、测量和形象化；
1、Autodesk ReCap软件是一个独立的应用程序；可以通过Windows开始菜单或从Autodesk ReCap桌面图标中启动它。　　2、这款软件可以使通过引用多个索引的扫描文件(RCS)来创建一个点云投影文件(RCP)；可以用AutodeskReCap将扫描文件数据转换成点云格式，能够聚合扫描文件，并对其进行清理、分类、空间排序、压缩、测量和形象化；
Autodesk ReCap软件是一个独立的应用程序，它可以使通过引用多个索引的扫描文件(RCS)来创建一个点云投影文件(RCP)。该软件默认随AutoCAD 2014一起安装。可以通过Windows开始菜单或从Autodesk ReCap桌面图标中启动它。可以用Autodesk ReCap将扫描文件数据转换成点云格式，使其能在其它产品中查看和编辑。Autodesk ReCap处理大规模的数据集，使你能够聚合扫描文件，并对其进行清理、分类、空间排序、压缩、测量和形象化。由此生成的高速格式就可以被AutoCAD和及其它Autodesk应用程序使用，如Autodesk Revit和Autodesk Inventor软件。在Autodesk ReCap中，可以通过选择要输入的扫描文件来创建一个新项目。它支持很多流行格式的扫描数据，包括Faro、Leica以及Lidar等等。选择了要输入的扫描文件后，可以调整影响点云尺寸和外观的输入设置。此时导入的文件会被显示在投影屏幕上，可以用多种工具对扫描文件进行操作。默认(Home)瓷片菜单提供了访问一系列与投影相关的动作。可以将当前的目标投影作为点云投影文件(CRP)保存或作为点云扫描文件(RCS)导出，两都可以被附加到AutoCAD图形中。可以输入额外的扫描文件到当前投影中或打开另外的投影。参数选择(Preferences)工具可以修改投影设置，帮助(Help)工具提供使用Autodesk ReCap的详细信息。显示工具瓷片菜单提供了分析点云的工具，改变其外观、修改工作区中组件的显示，及指定照明选项。限制盒瓷片菜单提供了与限制盒一起工作的工具，以定义场景中不同的体积。投影导航器瓷片菜单提供了一站式访问扫描区域和个别扫描文件。投影导航器可以一直附着在投影瓷片菜单上，这样使得只有当停留在它之上或操作它时它才处于打开状态。如果想在工作时保持它是打开的，就把它从瓷片菜单中脱离并且把它移动到开启或关闭程序工作区的位置。在Autodesk ReCap创建完点云文件后，或者如果从别人那里收到文件后，就可以附加该文件到你的AutoCAD图形中。
Auto desk ReCap自动桌子翻新.很高兴为你解答！如有不懂，请追问。 谢谢！

6，如何对一片散乱点云进行坐标变换

合并到一个统一的坐标系下,这就是点云数据的配准,该相关技术在逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域均有着广泛的应用1目前,解决不同点云数据集配准问题的直接方法有在被测物体上贴固定球和使用高精度的旋转工作台[1]1固定球会使部分物体不可见,一般应贴在相对较平坦的区域1流动式光学扫描仪Atos是在物体上或固定物体的工具上贴特制的圆形标签,其作用相当于固定球1根据前后2个视角观察的3个或3个以上不共线的公共标签来对数据进行配准,利用旋转工作台可直接对测量数据进行配准,但是物体底部和下部的数据点是无法采集的1在三维点云数据的自动配准中,运用最为广泛的是由Besl等提出的最近点迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2个匹配点集中的一个点集是另外一个点集的子集,即2个点集之间存在着包含关系,当这个条件不满足时,将影响ICP的收敛结果,产生错误的匹配1显然,对于2个点云数据之间的部分配准问题,这种包含关系是不存在的1另外,ICP算法对2个点云相对初始位置要求较高,点云之间的的初始位置不能相差太大;否则,ICP的收敛方向是不确定的,因而配准结果也是不可靠的1Chen[3]等运用2个曲面在法矢方向的距离来代替某一点到其最近点的距离,并将其作为匹配的目标评价函数1这一设想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文献[3]的工作中它被推广为最优加权的最小二乘方法1但文献[3]的方法需要求解非线性最小二乘问题,速度较慢1Masuda等[5]对点集进行随机采样,用最小中值平方误差作为度量准则,该方法在每一次迭代后都需要进行重新采样1Johnson等[6]使用特征提取策略去除没有启发信息的平面点来提高配准速度,在点云数据法矢变化连续、突变比较少的情况下,其速度没有明显的提高1文献[728]通过引入参考点的方法来实现三维点云数据的配准,这些参考点其实也是一种标签点,需要在测量前贴在被测物体上1本文提出了一种更为通用的空间散乱点云的配准算法,该算法不需要在被测物体上附加任何参考点或标签点,仅利用点云数据自身所具有的几何信息,对待配准散乱点云的相对位置没有要求,可以处在空间任意位置上;而且本文算法能够实现散乱点云的部分配准和整体配准11 算法概述散乱点云的整体配准是一个点云数据与另一个点云数据进行整体的数据融合,而部分配准是将一个点云数据的子集与另一个点云或其子集进行数据融合1本文算法的基本思想是首先估算出散乱点云数据中每一个测点的法矢和曲率,并根据一个点集中每个测点的曲率来寻找其在另一个点集中的曲率相近点,所有的曲率相近点构成一系列点对1计算将每个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,每个点对间所有可能的三维变换构建一个哈希列表,找出列表中使得最多数量的点对法矢一致的变换,该变换能够将2个点云数据进行粗略配准1将粗略配准后2个点云的位置作为新的初始位置,用统计出的曲率相近点对作为初始的配准点对集合,运用ICP算法对散乱点云的初始配准结果做进一步地优化,从而实现散乱点云的精确配准12 算法原理及步骤211 散乱点云数据微分几何特性估算光学扫描设备采集到的点云数据密度很高,存在大量的冗余数据,严重影响后续算法的效率,因此在对散乱点云的微分几何特性估算前,应先按照一定要求减少测量点的数量1对简化后的点云数据进行空间划分,并在点集中寻找每个测点的k2近邻1设测点pi的k2近邻且包括该点记为Nbhd(pi),为计算该点的法矢和曲率,借鉴文献[9]的方法,采用参数二次曲面来逼近散乱数据点,设二次曲面的参数方程。
合并到一个统一的坐标系下,这就是点云数据的配准,该相关技术在逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域均有着广泛的应用1目前,解决不同点云数据集配准问题的直接方法有在被测物体上贴固定球和使用高精度的旋转工作台[1]1固定球会使部分物体不可见,一般应贴在相对较平坦的区域1流动式光学扫描仪Atos是在物体上或固定物体的工具上贴特制的圆形标签,其作用相当于固定球1根据前后2个视角观察的3个或3个以上不共线的公共标签来对数据进行配准,利用旋转工作台可直接对测量数据进行配准,但是物体底部和下部的数据点是无法采集的1在三维点云数据的自动配准中,运用最为广泛的是由Besl等提出的最近点迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2个匹配点集中的一个点集是另外一个点集的子集,即2个点集之间存在着包含关系,当这个条件不满足时,将影响ICP的收敛结果,产生错误的匹配1显然,对于2个点云数据之间的部分配准问题,这种包含关系是不存在的1另外,ICP算法对2个点云相对初始位置要求较高,点云之间的的初始位置不能相差太大;否则,ICP的收敛方向是不确定的,因而配准结果也是不可靠的1Chen[3]等运用2个曲面在法矢方向的距离来代替某一点到其最近点的距离,并将其作为匹配的目标评价函数1这一设想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文献[3]的工作中它被推广为最优加权的最小二乘方法1但文献[3]的方法需要求解非线性最小二乘问题,速度较慢1Masuda等[5]对点集进行随机采样,用最小中值平方误差作为度量准则,该方法在每一次迭代后都需要进行重新采样1Johnson等[6]使用特征提取策略去除没有启发信息的平面点来提高配准速度,在点云数据法矢变化连续、突变比较少的情况下,其速度没有明显的提高1文献[728]通过引入参考点的方法来实现三维点云数据的配准,这些参考点其实也是一种标签点,需要在测量前贴在被测物体上1本文提出了一种更为通用的空间散乱点云的配准算法,该算法不需要在被测物体上附加任何参考点或标签点,仅利用点云数据自身所具有的几何信息,对待配准散乱点云的相对位置没有要求,可以处在空间任意位置上;而且本文算法能够实现散乱点云的部分配准和整体配准11 算法概述散乱点云的整体配准是一个点云数据与另一个点云数据进行整体的数据融合,而部分配准是将一个点云数据的子集与另一个点云或其子集进行数据融合1本文算法的基本思想是首先估算出散乱点云数据中每一个测点的法矢和曲率,并根据一个点集中每个测点的曲率来寻找其在另一个点集中的曲率相近点,所有的曲率相近点构成一系列点对1计算将每个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,每个点对间所有可能的三维变换构建一个哈希列表,找出列表中使得最多数量的点对法矢一致的变换,该变换能够将2个点云数据进行粗略配准1将粗略配准后2个点云的位置作为新的初始位置,用统计出的曲率相近点对作为初始的配准点对集合,运用ICP算法对散乱点云的初始配准结果做进一步地优化,从而实现散乱点云的精确配准12 算法原理及步骤211 散乱点云数据微分几何特性估算光学扫描设备采集到的点云数据密度很高,存在大量的冗余数据,严重影响后续算法的效率,因此在对散乱点云的微分几何特性估算前,应先按照一定要求减少测量点的数量1对简化后的点云数据进行空间划分,并在点集中寻找每个测点的k2近邻1设测点pi的k2近邻且包括该点记为Nbhd(pi),为计算该点的法矢和曲率,借鉴文献[9]的方法,采用参数二次曲面来逼近散乱数据点,设二次曲面的参数方程

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