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08 Halcon 点云体积测算.zip

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简介：
本项目为Halcon 点云体积测算工具包，包含一系列用于处理点云数据并计算其体积的算法和脚本。通过使用HALCON软件平台，能够高效准确地进行三维物体分析与测量。 您好~ 可以先私信我了解详情后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云体积计算。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-7-2 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云体积计算。 *************************************************************************************/ ```

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  • 08 Halcon 点云体积测算.zip
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    本项目为Halcon 点云体积测算工具包，包含一系列用于处理点云数据并计算其体积的算法和脚本。通过使用HALCON软件平台，能够高效准确地进行三维物体分析与测量。 您好~ 可以先私信我了解详情后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云体积计算。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-7-2 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云体积计算。 *************************************************************************************/ ```
     
  • 计算点云体积
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    计算点云体积介绍了一种通过算法分析三维空间中的散乱数据点集合，进而精确估算物体或结构总体积的技术方法。这种方法在建筑、制造及地理信息领域有着广泛的应用。 使用PCL来计算点云的体积，并用C++语言实现。
     
  • Halcon点云平面度测量（06）.zip
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    本资源为Halcon点云平面度测量教程第六部分的压缩文件，详细介绍了使用Halcon软件进行点云数据处理和评估平面度的方法。适合机器视觉与自动化领域的学习者和技术人员参考。 您好， 关于上传的资源有遗漏，请注意缺少了两个文件：data_filter_keep_order_output_index.hdvp 和 IntensityImageToPiontsCloudImage.hdvp。如果您购买了该资源并需要这些缺失的文件，可以留言告知我，我会通过私信方式发送给您。 以下是部分代码预览： ``` /* ******************************* @文档名称: 基于点云的平面度测量。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-20 @描述: 该方法支持点云的平面度测量。 ********************************/ dev_update_window (on) dev_get_window (WindowHandle) read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution, yResolution, zResolution] *采样区域1 create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, forest green) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) *平面度 height := theta / zScale * 0.001 visParamName := [lut, alpha_0, intensity, color_1] visParamValue := [hsi, 0.7, coord_z, yellow] Labels := [, 平面度： + height + mm, ] objs := [ObjectModel3Ds[2], final_ObjectModel3Ds] visualize_object_model_3d (WindowHandle, objs, [], [], visParamName, visParamValue, Edited by AmazingRobot+, [Labels]) *停止 clear_object_model_3d (plane_balls) for Index := 0 to |final_ObjectModel3Ds|-1 by 1 clear_object_model_3d (final_ObjectModel3Ds[Index]) endfor return () ``` 感谢您的信任和支持！
     
  • 关于点云数据的体积计算
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    本研究探讨了基于点云数据进行物体体积精确测量的方法和技术，适用于三维建模与自动化制造领域。 使用MATLAB的alphaShape函数来生成轮廓，并利用volume函数计算体积。文件中的点云数据可供大家学习参考。
     
  • tri_area.rar_三角网格面积计算_点云面积_点云三角面积计算
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    tri_area.rar提供了一种高效的算法用于计算基于三角网格的点云数据面积，适用于多种应用场景下的精确度量需求。 在将点云数据进行三角剖分以生成三角网格之后，可以计算重建表面的面积。
     
  • 基于PCL和OpenCV计算点云体积的方法
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    本研究提出了一种结合使用PCL与OpenCV库来精确计算点云数据体积的新方法，为三维物体分析提供高效解决方案。 利用PCL库进行点云处理可以实现滤波、分割等功能，并通过求长宽高来计算物体的体积。该过程涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪以及曲面重建等步骤，最终还可以实现可视化效果。
     
  • Unity中的体积云：体积云插件
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    Unity中的体积云插件是一款强大的工具，用于创建逼真的大气效果和美丽的天空景象。它让开发者能够轻松实现动态、高质量的云层渲染，增强游戏或应用的真实感与沉浸体验。 我已将我的学士学位论文代码上传至一个Git存储库，并计划将来添加更多文档并修复一些错误。在此之前，您可以阅读用爱沙尼亚语撰写的论文。
     
  • 03 Halcon 平面拟合点云图.zip
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    本资料介绍使用Halcon软件进行平面拟合点云图的方法和技术，包括数据处理、算法应用及实例分析。 您好， 私信我了解详情后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ```@文档名称: 基于点云的平面拟合。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-16 @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。``` ```read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution,yResolution,zResolution] rateLowRemove := 0.1 rateHighRemove := 0.1 dev_get_window (WindowHandle) create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, red) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) TransPose := [0,0,d,0,0,0,0] rigid_trans_object_model_3d (SampledObjectModel3D1, TransPose, _SampledObjectModel3D1) rigid_trans_object_model_3d (ObjectModelPlane1, TransPose, _ObjectModelPlane1) create_pose (0, 0, Mean/2, 180, 0, 0, Rp+T, gba, point, Pose1) visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_ObjectModelPlane1,_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2], [], [Pose1], [], [intensity,lut,lut], [&litude,sqrt,sqrt], , Edited by AmazingRobot+ , PoseOut) visParamName := [intensity_1,color_0,color_2,alpha_0] visParamValue := [coord_z,red,yellow,0.5] visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2,_ObjectModelPlane1], [], [], visParamName, visParamValue, Edited by AmazingRobot+, [], , PoseOut) stop () ``` 感谢您的信任。
     
  • 09 Halcon 点云空间切割定向.zip
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    本项目提供了一种基于Halcon库进行点云数据处理的技术方案，重点在于实现高效的点云空间分割与方向识别算法。 您好~ 可以私信我详细了解后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云定向切割。 @作者: HUGO @版本: 1.1 @日期: 2021-6-26 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云定向切割。 ********************************************************************************/ read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution,yResolution,zResolution] * ROI区域创建 create_drawing_object_rectangle2 (270, 270, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, yellow) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) stop () dev_set_color (yellow) get_drawing_object_params (DrawID, [row,column,phi,length1,length2], GenParamValue) gen_rectangle2 (Rectangle,GenParamValue[0], GenParamValue[1], GenParamValue[2], GenParamValue[3], GenParamValue[4]) detach_drawing_object_from_window (WindowHandle, DrawID) * 生成3DROI gen_3d_line (Rectangle, TriangulatedObjectModel3D, CameraParam, Pose, scale, WindowHandle, ObjectModel3D, GenParamValue) ```
     
  • Python中使用格网法计算点云数据的体积
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    本研究探讨了利用Python编程语言和格网法技术精确估算点云数据所代表三维物体体积的方法，提供了一种高效的数据处理方案。 在处理点云数据时，计算其体积是一项关键任务。本段落将介绍一种使用Python的格网法来估算点云数据体积的方法。这种方法通过把点云数据分割成一系列小格子，并统计每个格子里的高度差异，从而得出整个点云数据集的大致体积。 首先需要导入Python中的网格处理库，比如NumPy或SciPy。接着读取并转换格式以适应内存的点云数据。然后根据需求将这些点云细分为若干个小单元（即“格子”），并对每个小单元的高度变化进行统计分析。最后依据各个小单元内高度差异的数据来计算整个点云体积。 这种方法不仅操作简便，而且特别适合大规模点云数据分析处理场景的应用；同时还可以用于其他类似的任务中，例如评估点云数据的密度和分布特性等。因此利用Python格网法求解点云体积问题是一种高效的技术手段，在各种类型的点云处理任务中有广泛适用性。