PCL 基于贪心三角化的点云网格化重建

本文主要是介绍PCL 基于贪心三角化的点云网格化重建，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、概述

1.1 定义

🙋 贪心三角化：是一种对原始点云进行快速三角化的算法，该算法假设曲面光滑，点云密度变化均匀，不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复。

1.2 实现过程

（1）先将点云通过法线投影到某一二维坐标平面内
（2）然后对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到各点的拓扑连接关系。平面三角化的过程中用到了基于Delaunay三角剖分 的空间区域增长算法
（3）最后根据平面内投影点的拓扑连接关系确定各原始三维点间的拓扑连接，所得三角网格即为重建得到的曲面模型。

1.3 核心函数

1. SetMaximumNearestNeighbors(unsigned)：
   功能：定义每个点可以搜索的最大邻域个数。
   典型值：50到100。
   用途：控制邻域大小，帮助适应点云密度的变化。
2. SetMu(double)：
   功能：规定被搜索点的最远距离。

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