点云几何特征计算
3d点云的特征描述与提取？
3D点云特征描述与提取是点云信息处理，点云识别最基础也是最关键的部分。大多数算法，如分割，重采样和注册表面重建严重依赖于特征描述和提取的结果。从尺度上，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，如局部法线等几何特征的描述和全局拓扑特征的描述，都属于三维点云特征描述和提取的范畴。点云密度公式？
与特征描述和提取相关的概念和算法
1.3D形状内容描述符(3D形状上下文)
使用描述符来建立表面之间的对应点在三维物体识别领域中被广泛使用。用一个向量来描述曲面上指定点及其邻域的形状特征，通过匹配向量的值来建立不同曲面点的对应关系，称为指定点的俄语描述符。经典描述子的3D形状内容描述子结构简单，区分能力强，对噪声不敏感。
2、旋转图像(spin iamg
3d点云是什么意思？
3d点云寓意:3d点云指的是由3D扫描仪获得的数据模式。
扫描数据以点的形式记录，每个点包含三维坐标，有的可能包含颜色信息(R、G、B)或物体反射面的强度。
三维点云数据不仅具有几何位置，还具有强度信息。强度信息是由激光扫描仪接收装置收集的回波强度得到的，与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向、仪器发射能量、激光波长有关。三维点云也是逆向工程中由仪器测量的点数据的集合。
什么是点云数据分析？
点云数据分析是指三维坐标系中的一组矢量。扫描数据以点的形式记录，每个点包含三维坐标，有的可能包含颜色信息(RGB)或反射强度信息。
除了几何位置，一些点云数据还具有颜色信息。颜色信息通常由摄像机获取，然后将对应位置像素的颜色信息(RGB)赋予点云中的对应点。强度信息的获取是激光扫描仪的接收装置收集到的回波强度，与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向、仪器的发射能量、激光波长有关。
双边滤波算法原理？
原理:通过取相邻采样点的加权平均来修正当前采样点的位置，在高斯滤波器只考虑点在空间域的位置的基础上，增加维度中的权重。在一定程度上弥补了高斯滤波的不足。
特点:不仅能有效地对三维空间模型表面进行去噪，而且能够保留点云数据中的几何特征信息，防止三维点云数据被平滑。但它只适用于有序点云。
点云技术主要运用？
激光点云又称点云，是利用激光获取物体表面各采样点在同一空间参考系下的空间坐标，得到一系列表达目标空间分布和目标表面特征的海量点集。这个点集叫做 "点云 "。点云的属性包括:空间分辨率、点精度、表面法向量等。(1)根据激光测量原理得到的点云包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(It: "我们以前是把虚拟的东西变得现实，现在是把现实的东西虚拟化，是虚拟和现实的结合。这也是我们在峰会上讨论的很多东西。 "
获取点云数据的主要途径有车载激光、机载激光和地面激光扫描。地面激光扫描和机载激光扫描相对成熟，国内车载激光扫描系统仍在不断改进和完善。不同的激光点云数据采集方法各有优缺点。
点云密度公式？包括精确计算和近似计算两种计算方法(思考:局部密度=单位面积点数vs局部密度=1/单点所占面积)。
每种方法都可以实现三种模式的点云密度计算，CC中的点云计算依赖于给定邻居半径对应的最优八叉树层次(通过findbestelevelforgivenneighborhood size extraction()方法实现)。
在GeometricalAnalysisTools类文件中实现。
//单位球体的体积
静态双精度s _ UnitSphereVolume = 4.0 * M _ PI/3.0
1.精确计算
几何ricalanalysis tools : :computelocaldensity
计算点密度
2.近似计算