基于LiDAR点云数据的真正射影像制作
三维点云处理软件需求说明资料讲解
三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：
点云数据处理
c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include
三维点云数据处理的技术研究
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
数据处理点云处理
非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模
教师如何做研究 第四讲测试答案
教师如何做研究第四讲 1.单选（0.5分）以下关于质性研究数据分析方式的说法正确的是： 数据分析应当和数据收集同时进行，这样可以使数据分析的工作量分散 2在以下研究主题中，哪些可以通过生活史研究的范式进行最恰当的分析？中等城市的女教师如何看待她们的职业 3单选(0.5分)下列措施中，能够有效保障研究效度的是：在不同的场景或对不同的人做同样的研究 4单选(0.5分)进行文献综述时，最重要的关键词是什么：B.逻辑 5单选(0.5分)赵老师是大学的思政课教师，她想研究宗教信仰对学生学业行为的影响，希望找到信仰基督教的学生进行访谈，以下确定访谈对象的方式，哪种不合适？要找到完全能够解答研究问题的对象再开始访谈，以便获得足够的数据 6单选(0.5分)以下关于个案研究的说法错误的是 个案研究一般只采取访谈、观察等方法收集数据，而不需要测量、问卷等定量研究方法个案研究的研究对象通常是一个人 7多选(0.5分)刘老师所带的班上有一名留守儿童，他学习成绩优异，刘老师想研究他的成长过程，以及其成长与学业成就之间的关系，以下哪些可以作为刘老师研究的数据？和小明交谈，了解到的学习状况数据 学校关于小明成绩的记录单观察小明一天的生活作息所得数据 小明本人提供的日记其他人所写的小明成长的生活史
8多选(0.5分)以下哪种方法可以提高研究的信效度？ 请同事对研究发现进行评价 多个研究者共同分析访谈数据，互相验证研究发现 把数据和初步分析回馈给受访者，询问他们是否认为数据可靠 尽可能详细的描述研究场景、数据收集过程等 在研究场景中重复观察相同的现象 反复训练研究者的访谈技巧、分析能力等 9多选(0.5分)质性研究与定量研究的区别，以下说法正确的是 设计特点不同，质性研究设计经常需要灵活、即兴，定量研究较为固定、结构化 结果呈现不同，质性研究一般较为整体、宽泛的呈现，定量研究结果多是精确的、数字化的 研究关注点不同，质性研究更关注事物的过程和意义，定量研究关注多少、多大 资料收集方式不同，质性研究常用访谈、观察等方式收集，定量研究多用量表、测验、调查、问卷等方式 抽样方法不同，质性研究样本选择常常是随机的、目的性强的，并且样本量较小，定量研究要求样本量大、随机性强 10多选(0.5分)以下哪些研究问题更适合进行个案研究？ 某某小学的发展史（某某小学为一所免费学校）“学霸”是怎样炼成的 单亲家庭学生的成长罗小黑为什么不上学了学生的暴力倾向是如何形成的 11多选(0.5分)以下哪些做法违反了研究伦理？ 数据分析时排除与研究者观点相悖的数据未经受访者核实、同意发布访谈内容要求受访者说出其不愿启齿隐私问题未经受访者同意翻看其日记 未经受访者核实、同意发布访谈内容 12多选假设你是某大学的老师，现在需要对毕业生进行访谈，了解他们对学校课程建设方面的反馈，并为学校未来课程提供建议，以下哪些属于好的访谈问题？
点云滤波方法
点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
excel第四讲-数据处理与分析功能2
数据的筛选 数据管理时经常需要从众多的数据中挑选出一部分满足条件的记录进行处理。筛选的功能是在庞大的数据中筛选出满足指定条件的记录，便于用户对特定的数据进行编辑和修改，是Excel提供的最为实用的数据处理功能之一。 筛选区域仅显示满足条件的行，该条件由用户针对某列指定。Microsoft Excel 提供了两种筛选区域的命令：自动筛选和高级筛选。 与排序不同，筛选并不重排区域。筛选只是暂时隐藏不必显示的行。它们可以将那些符合条件的记录显示在工作表中，而将其他不满足条件的记录隐藏起来；或者将筛选出来的记录送到指定位置存放，而原数据表不动。 一、自动筛选 执行“数据”/“筛选”/“自动筛选”命令，使“自动筛选”项为选中状态（打上对号），即可进行自动筛选。 自动筛选非常方便，通过它可以实现以下的筛选操作： 对某一字段筛选出符合某特定值的记录——单击需要筛选字段的筛选器箭头，从下拉菜单中直接选择某特定值即可。 例如：“筛选出学历为硕士的记录” 对同一字段进行“与”运算和“或”运算——单击需要筛选字段的筛选器箭头，从下拉菜单中选择“自定义”，在弹出对话框中进行设置即可。 例如：“筛选出学历为硕士或博士的记录“ ”筛选出入职年份在2009-2010之间的记录” 对不同字段之间进行“与”运算——只要通过多次进行自动筛选即可。 例如：“筛选出学历为硕士并且专业为会计的记录” 可以筛选出最大／最小的若干个／若干百分比）记录——只要单击需要筛选字段的筛选器箭头，从下拉菜单中选择“前10个””即可。 例如：“筛选出年龄最大的5个记录” 但是，自动筛选无法实现多个字段之间的“或”运算，这时就需要使用高级筛选 操作步骤 一、自动筛选数据 “自动筛选”适用于简单条件。 例1：查看“喜客多超市”和“学林便利”销售数量在5以下或者20以上的产品的销售情况，操作要点如下：
点云数据处理
点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。 三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点 我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准 点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT
第四讲 统计分析及数据处理
第四讲 统计分析及数据处理 一、描述性统计分析 在统计工具箱中，一般将向量视为随机样本，如果分析对象是矩阵，则将矩阵的每一列视为随机变量的样本。 mean(x) 当x 为向量，返回向量的均值，当x 为矩阵，返回矩阵每列元素均值构成的行向量。 特例 min 、max 、sort 、median 、std 、var 、sum 、prod 、cumsum 、cumprod 等函数的用法与mean 类似。 cov(x,y) 求样本x 与y 的协方差。（1 1()()1n x y i i i S x x y y n ==---∑） cov(X) 这里X 是矩阵，将矩阵各列看成一个样本，求样本的协方差矩阵。 corrcoef 用法与cov 类似，求相关系数或相关系数矩阵。 （xy xy x y S R s s = ） [y,I]=sort(x) 当x 为向量，y 返回x 的升序排列，I 返回y 各元素原来的位置，即y=x(I)，当x 为矩阵，分别对各列排序。如果要按降序排列，[y,I]=sort(x,’descend ’)，如果要将矩阵的各行排序，[y,I]=sort(x,2)。 [y,I]=sortrows(x,k) 将矩阵x 的各行按第k 列的升序排列. y=prctile(x,p) 当x 为向量，y 返回x 的p%下分位数，当x 为矩阵，分别求各列的下分位数。 相关知识：样本百分位数（percentiles ） 将样本()12,,,n x x x 按升
序排列为()(1)(2)(),,,n x x x ，则样本的p%下分位数表示这样一个值p x ：比p x 小的样本占总样本数的p%，当p=50时的下分位数称为中位数。 trimmean(x,p) 剔除上下各(p/2)%数据以后的均值。 例4.1：data=[11 57 29;13 54 78;10 66 54;9 46 37;16 75 24;15 70 56;9 40 31]; 观察下列指令的运行结果： mean(data) std(data) var(data) %考虑var(data)与std(data)的关系 cov(data) corrcoef(data) [y,I]=sort(data) [y,I]=sortrows(data ，2) prctile(data,[25,50]) median(data) trimmean(data,20) 二、概率函数 y=pdf(dist,x,p1,p2,…) 返回以p1,p2,…为参数的服从dist 分布的概率密度函数（Probability density functions ）在x 处的值。 常用分布及相关参数为： dist 说明 参数 ‘bino ’ or ‘Binomial ’ 二项分布B(n,p) n,p
Pointools点云数据处理软件
https://www.360docs.net/doc/1a6449524.html,/ Pointools点云数据处理软件Bentley Pointools点云数据处理软件在单一工作流中，能快速实现可视化、 操作、动画和点云编辑。这种简化的流程可以帮助您减少生产时间，提高整体准确度。 1、高性能点云引擎 2、快速进行详图制作、以层为基础的编辑和数据细分 3、专业质量的图片、动画和影片 4、碰撞检测 Bentley Pointools 由点云引擎Pointools Vortex 提供支持，可支持大型点云。用户可以处理包含数十亿点的大型数据集，以交互方式管理场景参数并快速加载和卸载本地格式点云POD 模型。您将体验到高性能传输与点云密度、清晰度和细节的最大视觉。 拥有Bentley Pointools，您可以轻松导入和查看三种类型的对象： 1、点云，可从大范围的扫描仪导入 2、纹理三维模型，可从大量常用模型格式中导入 3、二维CAD 制图，可从DXF，DWG 和SHP 文件格式导入 生成专业品质的图片、动画和电影，或高分辨率平剖图和透视图，满足您的项目需求 Bentley Pointools点云数据处理软件功能介绍 创建动画、视频和漫游场景：通过呈现任何大小的快照，生成高分辨率的平剖图和透视图。使用输出标尺、刻度和定位来设置图像大小和刻度，以便能够准确重复利用。充分利用基于时间的、直观逼真的漫游场景和对象动画系统，轻松快速地生成电影。
https://www.360docs.net/doc/1a6449524.html,/ 从点云中检测冲突：将点云数据值扩展至您的设计流程中。无论您是在使用Bentley 的Navigator，还是Descartes 产品，均可在决策流程中利用现实世界数据和建议设计之间的冲突检测。 区分点云：自动标识对象之间的差异。您可以比较同一区域中的两个点云，并标识数据中出现的任何增减。使用差异工具可检测更改，并随时监控建筑工地的进度和其他管理项目。 编辑点云：使用点层技术编辑点云的大型数据集，实现无与伦比的编辑速度。在128 个层之间移动点，隔离要详细编辑的区域。操作、清理或细分点云模型，以便清洁和丰富点云模型，使其更易于重复利用。 从点云中为几何图形建模：从点云中提取断线、绘图线、表面、平面、圆柱和圆柱中心线。有效剪辑和切割点云，从点云中简化矢量提取流程。 处理与可视化大规模点云数据：利用高性能显示技术，处理并可视化具有数以亿计的庞大数据点集。可视化点云通过多种细微渐变选项，使视觉诠释更加简便。 对点云进行批注：向点云添加注释，确保项目的每位参与者拥有最新信息，能够远程审查现场，并且可以准备现场操作。
Geomagic汽车点云处理操作范例
Geomagic 操作例 1.1.目标操作 这个实例将向用户展示Geomagic工作流程的每一个阶段。用户准备启动点阶段，在点阶段用户将提取点云并准备对点包络。一旦被包络，用户将进入多边形阶段进行填补空洞、去除肿块或将肿块从多边形物上分离。此时，用户将要进行造型阶段，造型阶段用户要进行多边形表面的NURBS曲面固定。 图表 1 文件 Car.wap 1.2.打开数据文件 在工作之前，用户需要在Geomagic Studio中打开扫描数据点。扫描数据点能被点化或多边形化。在这个实例中，用户将正在使用的是无序数据点。 1．打开文件car.wap。 这个文件包含目标数据扫描点将要被构成表面的。 a.选取File > Open或者点击Open a file。 打开文件对话框出现。 b.从文件夹中定位并选取保存的car.wrp文件。 c.点击Open。
图表 2 1.3.回顾数据 在对目标数据对象进行操作以前，用户需要知道这个对象的轮廓。使用合适的功能修改在视图区显示的对象，使得用户对手边的工作有更深的理解 1．用户在开始修改数据之前Shade并且回顾目标物体来获得对物体形状更好的了解。 a.点击View > Shading > Shade Points 视图区的目标数据将似乎是一个生成的表面，这是给用户在工作前的一个好 的建议。 图表 3 2．用户在开始编辑时首先要使用各种命令，比如旋转和放大来熟练的操作视图来观看部的图案阴影。
a.把鼠标放置在视图区。按下并保持鼠标中键。（或者按Ctrl＋鼠标左键） b.在视图区拖动鼠标箭头。注意观察目标物体在视图中的旋转。 c.按下并且保持Shift＋鼠标右键或者使用滚动轮来放大或缩小视图。 注意 当放大物体时，用户可以开始观看目标物体的单个点。 图表 4 d.按下并保持Alt＋鼠标右键来移动视图。记得在视图区拖动鼠标指针来更新视图。 3．恢复视图区域以便观看全部物体。 a. 点击View > Fit Model to View或者点击 the Fit Model to View图标来固定 物体的当前视图框架。 注意 使用Ctrl＋D来快速获取Fit Model to View命令。 1.4.清除数据点 在扫描的时候，用户可以不注意扫描一个物体的背景，比如说桌面，墙，工作夹具等等。但用户必须移除这些在物体周围存在的称之为离散点或局外点的偏离点。这些点可以被很好的找出来，因为它们远离主点云并且不能生成任何集合图形。
点云滤波方法
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR 点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR 点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR 点云滤波方法。 （一）LIDAR 数据形态学滤波算法： （1） 离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR 点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ 大小的 窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程 （2） 离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR 点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小 的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ 大小的窗口，此时，用腐蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值为膨胀后的高程 （3） 地面点提取。设Z p 是p 点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对 该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。 （1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ 邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ 邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger 将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。 原理：假设Ａ 为原始数据集，ＤＥＭ 为地面点集，ｄ 是点间距离，那么满足下列滤波函数的点就是ＤＥＭ 的元素。 ()() max {|:,}i j i i p p i j DEM P A P A h h h d p p =∈?∈-≤? （1） 如果对于给定点Ｐｉ，找不到临近点Ｐｊ使它们满足关系式（２），那么Ｐｉ
04第4讲 Matlab的数据处理
第4讲Matlab的数据处理 司守奎 烟台市，海军航空工程学院数学教研室 Email：sishoukui@https://www.360docs.net/doc/1a6449524.html, Matlab数据类型有以下几种：数值类型，字符串，日期和时间，结构数组，细胞数组（元胞数组），函数句柄，Java对象，逻辑类型等. 数值类型包括双精度浮点型，单精度浮点型，整型类型. 下面我们简单介绍细胞数组与结构数组，并主要给出数值类型数据的操作. 4.1 细胞数组与结构数组 4.1.1 细胞数组 细胞数组是Matlab中的一类特殊的数组. 在Matlab中，由于有细胞数组这个数据类型，才能把不同类型、不同维数的数据组成为一个数组. 1.细胞数组的创建 细胞数组的创建有两种方法：通过赋值语句或cell函数创建. （1）使用赋值语句创建细胞数组：细胞数组使用花括号“{}”来创建，使用逗号“，”或空格分隔同一行的单元，使用分号“；”来分行. （2）使用cell函数创建空细胞数组. 例4.1 创建细胞数组. clc, clear %以下构造4个细胞数组 A={'x', [2;3;6]; 10, 2*pi} B=cell(2,2) C={{'LiMing','LiHong'},{'0101','0102'}; {'f','m'},{[90,80],[88,80]}} fprintf('显示C{2，2}{1}的元素：'), C{2,2}{1} fprintf('显示C{2，2}{2}的元素：'), C{2,2}{2} fprintf('显示细胞数组C{2，2}所有元素(两个元素)的值：'), C{2,2}{:} fprintf('以下显示细胞数组C的全部元素:\n') celldisp(C) fprintf('细胞数组C的全部元素显示完毕!\n') -144-
第四讲数据分析方法
第四讲 数据分析方法 第一节、数据拟合 问题：给定一批数据点（输入变量与输出变量的数据），需确定满足特定要求的曲线或 曲面。如果输入变量和输出变量都只有一个，则属于一元函数的拟合和插值；而若输入变量 有多个，则为多元函数的拟合和插值（有点回归分析的意思） 解决方案： （1） 若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题； （2） 若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势，这就 是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。 注意：插值和拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同， 二者的数学方法上是完全不同的。而面对一个实际问题，究竟应该用插值还是拟合，有时 容易确定，有时则并不明显。 例 1：下面数据是某次实验所得，希望得到 X 和 f 之间的关系？ x f 1 2 4 7 9 12 13 15 17 1.5 3.9 6.6 11.7 15.6 18.8 19.6 20.6 21.1 曲线拟合问题最常用的解法——最小二乘法的基本思路 第一步：确定拟合的函数类型 y f (x ;a 1,a 2,",a m )，其中a 1,a 2,",a m 为待定系数。 （函数类型的确定可以根据内在的规律确定，如果无现成的规则，则可以通过散点图，联系 曲线的形状进行分析） 第二步：确定a 1,a 2,",a m 的最小二乘准则：要求n 个已知点(x i , y i )与曲线 y f (x ) n 的距离d i 的平方和 (y i f x 2 最小 。 ( )) i i 1 用 MATLAB 作拟合 1．多项式拟合。作多项式 y a 0x m a 1x m 1 "a m 拟合，可利用 a=polyfit(x,y,m)—其中 x,y 为给出的数据，m 为多项式的次数。 多项式在 x 处的值 y 可用以下命令计算： y=polyval （a,x ） 2．用 MATLAB 作非线性最小二乘拟合 Matlab 的提供了两个求非线性最小二乘拟合的函数：lsqcurvefit 和 lsqnonlin 。两个命令 都要先建立 M-文件 fun.m ，在其中定义函数 f(x)。 （1）x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x?ata,y?ata); （2）x =lsqcurvefit (‘fun’,x0,x?ata,y?ata,options); （3）x = ls qcurvefit (‘fun’,x0,x?ata,y?ata,options,’?ra?’); （4）“x, options” = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x?ata,y?ata,…); （5）“x, options,funval” = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x?ata,y?ata,…);
V8处理一万点云数据大概步骤及注意事项
V8处理10000点云数据大概流程 一、前期软件安装与破解 可以参考所提供的软件的安装说明进行破解与安装特别注意以下两点： 二、工作平台环境加载与数据打开 1、加载工具栏与对应的窗口 依次加载TSCAN与TMODEL,之后桌面上会出现对应的工具栏与相应的作业窗口，如下图
2、数据加载我们作业使用的是*.las格式的数据数据加载如图 找到对应的las格式数据，按默认选项加载就行 生模型进行数据修改 生模型设置显示模型设置三、DEM与DSM的生成 在雷达点编辑处理过程中，需要生出DEM与DSM，之后在这个软件中辅助查看处理后的雷达点的情况，这个软件也是雷达点数据处理后的查图软件。具体的雷达点输出DEM与DSM的方式与各自的参数设置如下：
DEM参数设置如上图DSM参数设置如上图四、TIN显示上去除黑洞的方式 左面箭头处点击，调出后面的这个对话框，之后选择对的模型，下面再按图片选择参数五、作业窗口的联动
六、作业大概流程及注意事项 七、封闭水域的置平及后续注意事项 1、首先在对应的封闭区域里画个封闭的范围线 2、选中TMODEL工具栏中的如右图中的按钮，在弹出的对话框中输入数值1，这后在屏幕上点击一下，这样就给范围线节点加密处理了 3、给范围线赋值 首先在TMODEL工具栏里找到这个工具，再沿范围线看下线一周最低点的高程，把最低点的值作为该范围内水的高程值，赋给这个范围线，首先要选择范围线，如下图设置 设置完后在屏幕上点击下鼠标，即可把范围线赋值 4、输出范围线为TXT数据 在V8中TOOLS------>toolsboxs--->xyz text--->选倒数第二个如图，之后按下面的图片对应设置参数与名字