CloudCompare功能概要.docx
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CloudCompare功能概要
CloudCompare功能概要
D
∙
∙
∙Octree>Resample:
通过代替每个八叉树单元内的所有点来重新取样
∙Mesh>Delaunay2.5D(XYplane):
计算点云在xy平面上的2.5D三角剖分(Delaunay2.5Dtriangulation,德洛内2.5D三角算法)
∙Mesh>Delaunay2.5D(bestfitplane):
计算点云在最佳平面的2.5D三角剖分(Delaunay2.5Dtriangulation,德洛内2.5D三角算法)
∙Mesh>Converttexture/materialtoRGB:
将选定网格的网格材料和纹理信息转换为逐个点的RGB字段
∙Mesh>Samplepoints:
在一个网格中随机取样
∙Mesh>Smooth(Laplacian):
平滑一个网格(Laplaciansmoothing,拉普拉斯平滑算法)
∙Mesh>Subdivide:
细分网格,此算法递归细分网格三角形,直到他们的表面细分到用户指定值之下。
∙Mesh>Measuresurface:
测量网格的总体表面积和每个三角形的平均表面积,在控制台输出
∙Mesh>Measurevolume:
测量闭合网格的体积,在控制台输出
∙Mesh>Flagvertices:
检查网格的基本特性,为每个网格样本做标志:
0=normal,1=border,2=non-manifold
∙Mesh>Scalarfield>Smooth:
平滑网格顶点相关联的标量场。
此方法与高斯滤波(GaussianFilter)相反。
运用qPCV插件后,此方法特别有用
∙Mesh>Scalarfield>Enhance:
增强与网格顶点相关联的标量场。
运用qPCV插件后,此方法特别有用
∙Sensors>Edit:
修改指定传感器内外在参数
∙Sensors>GroundBasedLidar>Create:
创建’GroundBasedLidar’(=TLS)传感器实体,附加到所选的点云
∙Sensors>GroundBasedLidar>ShowDepthBuffer:
显示选中的GroundBasedLidar的深度
∙Sensors>GroundBasedLidar>ExportDepthBuffer:
以ASCII文件的形式导出选中的GroundBasedLidar传感器的深度图
∙Sensors>CameraSensor>Create:
创建影像传感器
∙Sensors>CameraSensor>Projectuncertainty:
输出影像模块不确定的点云,输出不确定的x、y、z、3D信息
∙Sensors>CameraSensor>Computepointsvisibility(withoctree):
统计选中影像传感器选中的点云。
0=NOTVISIBLE,1=VISIBLE
∙Sensors>Viewfromsensor:
更改当前的3D视图影像设置以匹配选定的传感器的设置(用泡沫视图模式)
∙Sensors>Computeranges:
计算全部点(对于任何点云)相对于指定传感器的范围
∙Sensors>Computescatteringangles:
计算全部点(对于任何有法线的云)相对于选中传感器分散的角度
∙Scalarfields>Showhistogram:
对当前选中的实体显示有效标量域的柱形图
∙Scalarfields>Computestatisticalparameters:
计算统计分布(高斯分布、威布尔分布)
∙Scalarfields>Gradient:
计算标量域的梯度
∙Scalarfields>Gaussianfilter:
通过应用一个立体高斯滤镜,平滑一个标量域
∙Scalarfields>Bilateralfilter:
用双边滤镜平滑一个标量域
∙Scalarfields>FilterbyValue:
用标量值筛选选定的云
∙Scalarfields>ConverttoRGB:
将有效的标量场转化为RGB颜色域
∙Scalarfields>ConverttorandomRGB:
将有效的标量场转化为随机的RGB颜色域
∙Scalarfields>Rename:
对选中实体重命名有效的标量域
∙Scalarfields>AddconstantSF:
用一个常数添加一个标量域
∙Scalarfields>AddpointindexesasSF:
用点索引的方式为所选点云创建一个新的标量域
∙Scalarfields>Exportcoordinate(s)toSF(s):
导出坐标到标量域
∙Scalarfields>SetSFascoordinate(s):
为选中的点云设置标量域的坐标
∙Scalarfields>Arithmetic:
可以对在同一个点云的两个标量域进行标准运算(+,-,*,/),或者对单个标量域进行函数运算
∙Scalarfields>ColorScalesManager:
色阶管理,可以管理和创建新色域
∙Scalarfields>Delete:
对选中的实体删除有效的标量域
∙Scalarfields>Deleteall(!
):
对选中的实体删除全部的有效标量域
Tools:
∙Level:
可以选择三个点确定一个平面来操作
∙Pointpicking:
可以选择一个、两个、三个点来得到各种信息,如点的坐标、RGB、标量值、距离、角度等信息(尤其是两点间的距离)
∙Pointlistpicking:
可以选择多个点创建一个点列表,可以输出为一个文件、一个新点云、一个折线
∙Clean>Noisefilter:
类似于qPCL插件的S.O.R.滤镜,但又更多功能
∙Projection>Unroll:
展开圆柱或圆锥体的点云成一个平面
∙Projection>Rasterize:
栅格化点云(转化为2.5D网格),然后可以导出为一个新点云或者一个光栅图像
∙Projection>Contourplottomesh:
可以把一组折线转化为网格,输出边缘轮廓线
∙Projection>Exportcoordinate(s)toSF(s):
导出坐标到标量域
∙Registration>Matchbounding-boxcenters:
调整所有选中的实体,让它们的中心在一个地方
∙Registration>Matchscales:
匹配所有选中实体的规模
∙Registration>Align(pointpairspicking):
在两个实体中挑选至少三个对应的点来对齐两个实体
∙Registration>Fineregistration(ICP):
自动精确地融合两个实体。
前提是:
①两个云大体上相融;②表现为同样的对象或者至少有同样的形状
∙Distances>Cloud/Clouddist.(cloud-to-clouddistance):
计算两个点云之间的距离
∙Distances>Cloud/Meshdist.(cloud-to-meshdistance):
计算点云和网格之间的距离
∙Distances>ClosestPointSet:
计算两个点云之间最近的点的集合
∙Statistics>LocalStatisticalTest:
可以以标量域的局部统计为基础进行分割和过滤点云
∙Statistics>ComputeStat.Params:
计算统计分布(高斯分布、威布尔分布)
∙Segmentation>LabelConnectedComponents:
设置最小距离,把所选的云分割成更小的部分,每一部分相互连接
∙Segmentation>CrossSection:
用户可以定义一个裁剪框,可调整框的范围和方向,来裁剪点云。
可以用来:
①在一个或多个维度重复分割过程;②获取多边形的轮廓
∙Segmentation>ExtractSections:
可以在一个点云的顶部画或者导入多边形来提取截面和轮廓
∙Fit>Plane:
匹配点云中的一个平面和输出各种信息,如拟合RMS、垂直平面、地质的倾角、倾角方向值等
∙Fit>Sphere:
适配点云中的一个球体
∙Fit>2DPolygon:
适配点云中的二维多边形
∙Fit>Quadric:
适配点云中的2.5D曲面
∙Other>Density:
估量一个点云的密度
∙Other>Curvature:
估量一个点云的曲率
∙Other>Roughness:
估量一个点云的粗糙程度
∙Other>Removeduplicatepoints:
通过设置两点之间最小距离来删除重复的点
Display:
∙Fullscreen:
全屏
∙Refresh:
刷新,强制刷新有效的3D视图的内容(OpenGL图形重绘)
∙ToggleCenteredPerspective:
在正交视图和对象中心视图模式中切换
∙ToggleViewerBasedPerspective:
在正交视图和透视图中切换
∙Lockrotationaboutvert.axis:
锁定围绕Z轴的影像旋转
∙Enterbubble-viewmode:
进入泡沫视图模式
∙RendertoFile:
可以渲染当前的3D视图成一个图像文件(支持多数标准文件格式),还可以缩放以适应更大分辨率的屏幕
∙Displaysettings:
对各种显示进行设置:
颜色和材质、色阶、标签、其他
∙Camerasettings:
影像设置
∙Saveviewportasobject:
保存当前3D视图的可视体的参数(影像位置和方、透视状态)为一个可视实体,这个实体自动地添加DB树的根
∙Adjustzoom:
调整缩放比例
∙TestFrameRate:
测试帧速率,让有效的3D视图在一个较短时间旋转从而估量平均帧数,结果在控制台显示
∙Lights>ToggleSunLight:
切换太阳光
∙Lights>ToggleCustomLight:
切换自定义的光
∙ShadersandFilters>Removefilter:
禁用任何活动的着色器或者OpenGL过滤器
∙Activescalarfield>Togglecolorscale:
为所选活动的实体切换色阶
∙Activescalarfield>ShowpreviousSF:
改变当前所选对象的标量域,激活先前的标量域
∙Activescalarfield>ShownextSF:
改变当前所选对象的标量域,激活下一个的标量域
∙Console:
控制台(显示/隐藏)
∙Toolbars:
工具栏,包括主工具栏、标量域、视图、插件、GL滤镜
∙ResetallGUIelements:
退出钱自动存储当前GUI信息(位置和工具栏的可见性等),可以恢复原始配置
Plugins:
Standardplugins:
∙qHPR(HiddenPointRemoval):
如果点云是闭合曲面,则可以过滤(删除)掉通过当前3D影像不能看到的云
∙qPCL(PointCloudLibraryWrapper):
有PCL库一些方法的接口,主要包括:
①计算法线和曲率②异常点和噪声点的去除③平滑点云(移动最小二乘法)
∙qPCV(ShadeVis/AmbientOcclusion):
计算点云的明亮度,类似于光线来自于对象周围的半球或球体(可以自定义光线距离)
∙qPoissonRecon(PoissonSurfaceReconstruction):
Poisson表面重建,用三角网络生成算法构建的简单的表面
∙qRansacSD(RANSACShapeDetection):
随机抽样一致形状检测,运用自动形状检测算法的简单接口
∙qSRA(SurfaceofRevolutionAnalysis):
计算一个点云和一个假定旋转平面之间的距离(旋转平面用2D轮廓定义),距离计算好后,用户可以创建一个偏差的2D图或者圆柱或圆锥的投影
∙qCANUPO(PointCloudClassification):
可自动对点云进行分类,也可以手动分类
∙qM3C2(RobustC2CDistancesComputation):
用独特的方法计算两个点云之间的有向(稳健)距离
∙qCork(BooleanOperationsonMeshes):
可以执行网格中的布尔操作(也称CSG=构造实体几何),它基于Cork库
∙qAnimation:
动画渲染插件
∙qFacets:
可以从点云中自动提取二维切面,以它们的垂直距离分开
∙qCSF(ClothSimulationFilter):
基于布模拟滤波算法,能实现地面点与非地面点的分离,去除非地面点
∙qCompass:
简单地实现点云中地质结构的它的轨迹的数字化
∙qBroom(qVirtualBroom):
高效地扫描和清理
∙qHoughNormals:
计算法法线
∙qGMMREG:
对小型实体的非刚性云的匹配
∙qLAS_FWF:
这个插件可以读写标准雷达文件,可以在命令模式下打开LAS1.3+文件
∙qPoissonRecon:
可以让输入的点云颜色映射到成网格(快速直接地分配到颜色接近输入点颜色的网格顶点)
OpenGL‘shaders’plugins:
∙qEDL(EyeDomeLighting):
实时底纹滤镜,用来在空白的点云或者网格中增强少量特质(除了几何信息外,它不依赖于其他信息)
∙qSSAO(ScreenSpaceAmbientOcclusion):
实时底纹滤镜,与环境相似的遮挡
∙qBlur:
一个简单的模糊处理滤镜,主要用于开发人员的演示
Deprecated
∙qKinect(PointCloudAcquisitionwithaKinect):
可以用Kinect设备获取(有色的)点云
3DViews:
∙New:
创建3D视图
∙Close:
关闭3D视图
∙CloseAll:
关闭所有3D视图
∙Tile:
共享的所有3D视图之间的显示空间
∙Cascade:
用串联的方式重新排列所有3D视图
∙Next:
激活顺序创建的下一个3D视图
∙Previous:
激活顺序创建的上一个3D视图
Help:
∙Help:
帮助文档
∙About:
CloudCompare版本信息
∙AboutPlugins:
插件信息