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3d建模的原理

3d建模的过程实际上是一个三维重建过程，这个过程包括点云数据预处理、分割、三角网格化、网格渲染。

由于激光扫描获取的数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，需要对点云数据进行一定的预处理，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。

分割是指将整个点云聚类为多个点云，每个点云对应独立的物体对象。分割算法大体上是先选定一个点，利用kd树计算以该点为中心的球，球内的点都属于该物体，球的半径设为一个阈值，之后遍历该物体的其他点都这么处理，会将点云分割成一个一个的物体。

为了便于后续的网格渲染，需要提前将点云进行三角网格化，采用的算法通常是凸包或凹包算法。

以上几步基本上已经得出了点云的空间拓扑结构，要得到逼真的物体，还需要网格渲染。网格渲染主要为纹理映射，就是将数码相机中的图像望网格上贴。

经过以上几步就完成了整个3d建模。

libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；

libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，pfh和fpfh特征，旋转图像、积分图像，narf描述子，rift，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；

libpcl i/o：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件pcd的读写；

libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型如平面、柱面、球面、直线等进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；

libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动zui小二乘法平滑等；

libpcl register：实现点云配准方法，如icp等；

libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；

libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。

大势智慧是一家-于真实三维数字化重建及三维数据服务的高新技术企业，公司在城市-三维建模、模型应用及语义化理解和文化遗产数字化保护领域具有-的技术优势和丰富实践经验。

以kinect传感器的初始位置为-构造体积网格，网格把点云空间分割成很多的细小立方体，这种立方体叫做体素(voxel)。通过为所有体素赋予sdfsigned distance field，有效距离场值，来隐式的模拟表面。