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，三维重建软件，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。
pcl框架包括很多-的算法和典型的数据结构，如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面，pcl是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如pcl中实现管道运算的接口流程：
创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；
通过setinputcloud输入初始点云数据，进入处理模块；
设置算法相关参数；
调用不同功能的函数实现运算，并输出结果。
3d信息采集常使用移动测绘系统(mobile mapping system)，mms包括移动激光扫描系统和数码相机。移动激光扫描系统主要由激光扫描仪和惯性导航系统组成，用于测量点的三维坐标和激光反射强度；数码相机用于测量点的三维坐标和颜色信息。根据移动激光扫描系统和数码相机采集的数据可以得到点云数据，包括三维坐标、激光反射强度、颜色信息。
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