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點(diǎn)云圖，用excel如何做出這種點(diǎn)狀圖

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-10-11 04:41:20 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1，用excel如何做出這種點(diǎn)狀圖

先把兩組數(shù)據(jù)（X軸和Y軸）輸入Excel的兩行（或兩列）。選中這些數(shù)據(jù)，插入，圖表，X,Y...散點(diǎn)圖。
樓上正解，散點(diǎn)圖，即可

用excel如何做出這種點(diǎn)狀圖

2，您好我最近拿到一張IGS的圖導(dǎo)入proe中以后是點(diǎn)云圖想請(qǐng)教

那應(yīng)該是用機(jī)器掃描后的數(shù)據(jù)。。
其實(shí)proe可以做逆向工程的，就是插入，重新造型，當(dāng)然點(diǎn)云處理也是可以的，如果你沒(méi)用過(guò)很難說(shuō)的明白。在重新造型有一個(gè)可以直接把點(diǎn)云生成曲面的指令，自己摸索下。

您好我最近拿到一張IGS的圖導(dǎo)入proe中以后是點(diǎn)云圖想請(qǐng)教

3，excel如何做散點(diǎn)圖

點(diǎn)擊“插入”菜單下的“圖表”選項(xiàng)，在系統(tǒng)彈出來(lái)的“插入圖表”對(duì)話框中，點(diǎn)擊“XY（散點(diǎn)圖）”選項(xiàng)。選擇散點(diǎn)圖的樣式，然后點(diǎn)擊“插入”按鈕即可。工具／原料：手提電腦：聯(lián)想G50－30操作系統(tǒng)：WIN 8.1wps文檔2016版1、打開(kāi)EXCEL文檔，選擇需要?jiǎng)?chuàng)建散點(diǎn)圖的單元格區(qū)域。2、點(diǎn)擊“插入”菜單下的“圖表”選項(xiàng)。3、在系統(tǒng)彈出來(lái)的“插入圖表”對(duì)話框中，點(diǎn)擊“XY（散點(diǎn)圖）”選項(xiàng)。4、選擇散點(diǎn)圖的樣式，然后點(diǎn)擊“插入”按鈕。5、返回EXCEL文檔，就可以看到散點(diǎn)圖已成功插入了。
散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，散點(diǎn)圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。你知道如何繪制散點(diǎn)圖嗎？快來(lái)看看吧。
散點(diǎn)圖的制作方法
插入-圖標(biāo)-選擇散點(diǎn)圖，按圖示做即可。完成圖表后，鼠標(biāo)選中y軸，右鍵-坐標(biāo)軸格式-刻度選項(xiàng)卡-數(shù)值x軸交叉于（輸入入院那一點(diǎn)的縱坐標(biāo)值；鼠標(biāo)選中x軸，右鍵-坐標(biāo)軸格式-刻度選項(xiàng)卡-數(shù)值y軸交叉于（輸入入院那一點(diǎn)的橫坐標(biāo)值；確定即可。
右擊圖表--> 圖表類(lèi)型--> xy散點(diǎn)圖 在右邊 有5種圖 你現(xiàn)在選的是第一個(gè) 你應(yīng)該改選 第一列 第三個(gè) 折線散點(diǎn)圖 就成為你要的了

excel如何做散點(diǎn)圖

4，點(diǎn)陣圖和矢量圖的區(qū)別

矢量圖:矢量圖也叫面向?qū)ο罄L圖，是用數(shù)學(xué)方式描述的曲線及曲線圍成的色塊制作的圖形，它們是在計(jì)算機(jī)內(nèi)部中表示成一系列的數(shù)值而不是像素點(diǎn)，這些值決定了圖形如何在屏幕上。用戶(hù)所作的每一個(gè)圖形，打印的每一個(gè)字母都是一個(gè)對(duì)象，每個(gè)對(duì)象都決定其外形的路徑，一個(gè)對(duì)象與別的對(duì)象相互隔離，因此，可以自由地改變對(duì)象的位置、形狀、大小和顏色。同時(shí)，由于這種保存圖形信息的辦法與分辨率無(wú)關(guān)，因此無(wú)論放大或縮小多少，都有一樣平滑的邊緣，一樣的視覺(jué)細(xì)節(jié)和清晰度。矢量圖形尤其適用于標(biāo)志設(shè)計(jì)、圖案設(shè)計(jì)、文字設(shè)計(jì)、版式設(shè)計(jì)等，它所生成文件也比位圖文件要小一點(diǎn)。基于矢量繪畫(huà)的軟件有CorelDRAW、Illustrator、Freehand等。 位圖:位圖也叫像素圖，它由像素或點(diǎn)的網(wǎng)格組成，與矢量圖形相比，位圖的圖像更容易模擬照片的真實(shí)效果。其工作方式就像是用畫(huà)筆在畫(huà)布上作畫(huà)一樣。如果將這類(lèi)圖形放大到一定的程度，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它是由一個(gè)個(gè)小方格組成的，這些小方格被稱(chēng)為像素點(diǎn)。一個(gè)像素點(diǎn)是圖像中最小的圖像元素。一幅位圖圖像包括的像素可以達(dá)到百萬(wàn)個(gè)，因此，位圖的大小和質(zhì)量取決于圖像中像素點(diǎn)的多少，通常說(shuō)來(lái)，每平方英寸的面積上所含像素點(diǎn)越多，顏色之間的混合也越平滑，同時(shí)文件也越大?；谖粓D的軟件有Photoshop、Painter等。 基于位圖處理的軟件也不是說(shuō)它就只能處理位圖，相反基于矢量圖處理的軟件也不是只能處理圖。例如:CorelDRAW雖然是基于矢量的程序，但它不僅可以導(dǎo)入(或?qū)С?矢量圖形，甚至還可以利用CorelTrace將位圖轉(zhuǎn)換為矢量圖，也可以將CorelDRAW中創(chuàng)建的圖形轉(zhuǎn)換為位圖導(dǎo)出。 基于矢量圖的軟件和基于位圖的軟件最大的區(qū)別在于:基于矢量圖的軟件原創(chuàng)性比較大，主要長(zhǎng)處在于原始創(chuàng)作，而基于位圖的處理軟件，后期處理比較強(qiáng)，主要長(zhǎng)處在于圖片的處理。

5，airpak是什么東西

Airpak是面向工程師、建筑師和設(shè)計(jì)師的專(zhuān)業(yè)應(yīng)用于HVAC領(lǐng)域的軟件。它可以準(zhǔn)確地模擬通風(fēng)系統(tǒng)的空氣流動(dòng)、空氣品質(zhì)、傳熱、污染和舒適度等問(wèn)題。Airpak的使用能夠提高設(shè)計(jì)手段、減少設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、降低成本。 Airpak軟件的應(yīng)用領(lǐng)域包括建筑、汽車(chē)、樓房、化學(xué)、環(huán)境、HVAC、加工、采礦、造紙、石油、制藥、電站、打印、半導(dǎo)體、通訊、運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)。目前Airpak已在如下方面的設(shè)計(jì)得到了應(yīng)用：住宅通風(fēng)、排煙罩設(shè)計(jì)、電訊室設(shè)計(jì)、凈化間設(shè)計(jì)、污染控制、工業(yè)空調(diào)、工業(yè)通風(fēng)、工業(yè)衛(wèi)生、職業(yè)健康和保險(xiǎn)、建筑外部繞流、運(yùn)輸通風(fēng)、礦井通風(fēng)、煙火管理、教育設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施、動(dòng)植物生存環(huán)境、廚房通風(fēng)、餐廳和酒吧、電站通風(fēng)、封閉車(chē)輛設(shè)施、體育場(chǎng)、競(jìng)技場(chǎng)、總裝廠房等。 Airpak軟件的特點(diǎn) 建?？焖? Airpak是基于“object”的建模方式，這些“object”包括房間、人體、塊、風(fēng)扇、通風(fēng)孔、墻壁、隔板、熱負(fù)荷源、阻尼板（塊）、排煙罩等模型。另外，Airpak還提供了各式各樣的diffuser模型，以及用于計(jì)算大氣邊界層的模型。Airpak同時(shí)還提供了與CAD軟件的接口，可以通過(guò)IGES和DXF格式導(dǎo)入CAD軟件的幾何。 自動(dòng)的網(wǎng)格劃分功能 Airpak具有自動(dòng)化的非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格生成能力。支持四面體、六面體以及混合網(wǎng)格，因而可以在模型上生成高質(zhì)量的網(wǎng)格。Airpak還提供了強(qiáng)大的網(wǎng)格檢查功能，可以檢查出質(zhì)量較差（長(zhǎng)細(xì)比、扭曲率、體積）的網(wǎng)格。另外，網(wǎng)格疏密可以由用戶(hù)自行控制，如果需要對(duì)某個(gè)特征實(shí)體加密網(wǎng)格，局部加密不會(huì)影響到其它對(duì)象。 非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)格技術(shù)——可以逼近各種形狀復(fù)雜的幾何，大大減少網(wǎng) 格數(shù)目，提高模型精度 四面體網(wǎng)格——用來(lái)模擬形狀極其復(fù)雜的形狀，從而保證求解精度 廣泛的模型能力 強(qiáng)迫對(duì)流、自然對(duì)流和混合對(duì)流模型 熱傳導(dǎo)模型、流體與固體耦合傳熱模型、熱輻射模型 層流、湍流，穩(wěn)態(tài)及瞬態(tài)問(wèn)題 強(qiáng)大的解算功能 求解器----FLUENT，全球最強(qiáng)大的CFD（計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)）求解器 有限體積方法(Finite Volume Method), 結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的求解器 并行算法，能夠?qū)崿F(xiàn)UNIX或NT的網(wǎng)絡(luò)并行 強(qiáng)大的可視化后置處理 面向?qū)ο蟮?、完全集成的后置處理環(huán)境 可視化速度矢量圖、溫度（濕度、壓力、濃度）等值面云圖、粒子軌跡圖、切面云圖、點(diǎn)示蹤圖等 圖片可以通過(guò)以下格式輸出到文件：Postscripts, PPM, TIFF, GIF, JPEG和RGB格式 動(dòng)畫(huà)可以存成AVI, MPEG, GIF等格式的多媒體文件 強(qiáng)大的報(bào)告和可視化工具 Airpak提供了強(qiáng)大的數(shù)值報(bào)告，可以模擬不同空調(diào)系統(tǒng)送風(fēng)氣流組織形式下室內(nèi)的溫度場(chǎng)、濕度場(chǎng)、速度場(chǎng)、空氣齡場(chǎng)、污染物濃度場(chǎng)、PMV場(chǎng) 、PPD場(chǎng)等，以對(duì)房間的氣流組織、熱舒適性和室內(nèi)空氣品質(zhì)(IAQ)進(jìn)行全面綜合評(píng)價(jià)。使您更方便地理解和比較分析結(jié)果。您可以看到速度矢量、云圖和粒子流線動(dòng)畫(huà)等。它可以實(shí)時(shí)描繪出氣流運(yùn)動(dòng)情況。 設(shè)計(jì)性能評(píng)估 后處理還包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)性能的評(píng)估，氣流、溫度、濕度分布、舒適度、壓力等參數(shù)。

6，如何對(duì)一片散亂點(diǎn)云進(jìn)行坐標(biāo)變換

合并到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下,這就是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),該相關(guān)技術(shù)在逆向工程、曲面質(zhì)量檢測(cè)和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用1目前,解決不同點(diǎn)云數(shù)據(jù)集配準(zhǔn)問(wèn)題的直接方法有在被測(cè)物體上貼固定球和使用高精度的旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)[1]1固定球會(huì)使部分物體不可見(jiàn),一般應(yīng)貼在相對(duì)較平坦的區(qū)域1流動(dòng)式光學(xué)掃描儀Atos是在物體上或固定物體的工具上貼特制的圓形標(biāo)簽,其作用相當(dāng)于固定球1根據(jù)前后2個(gè)視角觀察的3個(gè)或3個(gè)以上不共線的公共標(biāo)簽來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),利用旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)可直接對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),但是物體底部和下部的數(shù)據(jù)點(diǎn)是無(wú)法采集的1在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)配準(zhǔn)中,運(yùn)用最為廣泛的是由Besl等提出的最近點(diǎn)迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2個(gè)匹配點(diǎn)集中的一個(gè)點(diǎn)集是另外一個(gè)點(diǎn)集的子集,即2個(gè)點(diǎn)集之間存在著包含關(guān)系,當(dāng)這個(gè)條件不滿足時(shí),將影響ICP的收斂結(jié)果,產(chǎn)生錯(cuò)誤的匹配1顯然,對(duì)于2個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的部分配準(zhǔn)問(wèn)題,這種包含關(guān)系是不存在的1另外,ICP算法對(duì)2個(gè)點(diǎn)云相對(duì)初始位置要求較高,點(diǎn)云之間的的初始位置不能相差太大;否則,ICP的收斂方向是不確定的,因而配準(zhǔn)結(jié)果也是不可靠的1Chen[3]等運(yùn)用2個(gè)曲面在法矢方向的距離來(lái)代替某一點(diǎn)到其最近點(diǎn)的距離,并將其作為匹配的目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)1這一設(shè)想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文獻(xiàn)[3]的工作中它被推廣為最優(yōu)加權(quán)的最小二乘方法1但文獻(xiàn)[3]的方法需要求解非線性最小二乘問(wèn)題,速度較慢1Masuda等[5]對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)采樣,用最小中值平方誤差作為度量準(zhǔn)則,該方法在每一次迭代后都需要進(jìn)行重新采樣1Johnson等[6]使用特征提取策略去除沒(méi)有啟發(fā)信息的平面點(diǎn)來(lái)提高配準(zhǔn)速度,在點(diǎn)云數(shù)據(jù)法矢變化連續(xù)、突變比較少的情況下,其速度沒(méi)有明顯的提高1文獻(xiàn)[728]通過(guò)引入?yún)⒖键c(diǎn)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),這些參考點(diǎn)其實(shí)也是一種標(biāo)簽點(diǎn),需要在測(cè)量前貼在被測(cè)物體上1本文提出了一種更為通用的空間散亂點(diǎn)云的配準(zhǔn)算法,該算法不需要在被測(cè)物體上附加任何參考點(diǎn)或標(biāo)簽點(diǎn),僅利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)自身所具有的幾何信息,對(duì)待配準(zhǔn)散亂點(diǎn)云的相對(duì)位置沒(méi)有要求,可以處在空間任意位置上;而且本文算法能夠?qū)崿F(xiàn)散亂點(diǎn)云的部分配準(zhǔn)和整體配準(zhǔn)11 算法概述散亂點(diǎn)云的整體配準(zhǔn)是一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與另一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的數(shù)據(jù)融合,而部分配準(zhǔn)是將一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的子集與另一個(gè)點(diǎn)云或其子集進(jìn)行數(shù)據(jù)融合1本文算法的基本思想是首先估算出散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每一個(gè)測(cè)點(diǎn)的法矢和曲率,并根據(jù)一個(gè)點(diǎn)集中每個(gè)測(cè)點(diǎn)的曲率來(lái)尋找其在另一個(gè)點(diǎn)集中的曲率相近點(diǎn),所有的曲率相近點(diǎn)構(gòu)成一系列點(diǎn)對(duì)1計(jì)算將每個(gè)點(diǎn)對(duì)的法矢方向映射為一致的三維空間變換,每個(gè)點(diǎn)對(duì)間所有可能的三維變換構(gòu)建一個(gè)哈希列表,找出列表中使得最多數(shù)量的點(diǎn)對(duì)法矢一致的變換,該變換能夠?qū)?個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略配準(zhǔn)1將粗略配準(zhǔn)后2個(gè)點(diǎn)云的位置作為新的初始位置,用統(tǒng)計(jì)出的曲率相近點(diǎn)對(duì)作為初始的配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)集合,運(yùn)用ICP算法對(duì)散亂點(diǎn)云的初始配準(zhǔn)結(jié)果做進(jìn)一步地優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的精確配準(zhǔn)12 算法原理及步驟211 散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)微分幾何特性估算光學(xué)掃描設(shè)備采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度很高,存在大量的冗余數(shù)據(jù),嚴(yán)重影響后續(xù)算法的效率,因此在對(duì)散亂點(diǎn)云的微分幾何特性估算前,應(yīng)先按照一定要求減少測(cè)量點(diǎn)的數(shù)量1對(duì)簡(jiǎn)化后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行空間劃分,并在點(diǎn)集中尋找每個(gè)測(cè)點(diǎn)的k2近鄰1設(shè)測(cè)點(diǎn)pi的k2近鄰且包括該點(diǎn)記為Nbhd(pi),為計(jì)算該點(diǎn)的法矢和曲率,借鑒文獻(xiàn)[9]的方法,采用參數(shù)二次曲面來(lái)逼近散亂數(shù)據(jù)點(diǎn),設(shè)二次曲面的參數(shù)方程。
合并到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下,這就是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),該相關(guān)技術(shù)在逆向工程、曲面質(zhì)量檢測(cè)和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用1目前,解決不同點(diǎn)云數(shù)據(jù)集配準(zhǔn)問(wèn)題的直接方法有在被測(cè)物體上貼固定球和使用高精度的旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)[1]1固定球會(huì)使部分物體不可見(jiàn),一般應(yīng)貼在相對(duì)較平坦的區(qū)域1流動(dòng)式光學(xué)掃描儀Atos是在物體上或固定物體的工具上貼特制的圓形標(biāo)簽,其作用相當(dāng)于固定球1根據(jù)前后2個(gè)視角觀察的3個(gè)或3個(gè)以上不共線的公共標(biāo)簽來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),利用旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)可直接對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),但是物體底部和下部的數(shù)據(jù)點(diǎn)是無(wú)法采集的1在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)配準(zhǔn)中,運(yùn)用最為廣泛的是由Besl等提出的最近點(diǎn)迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2個(gè)匹配點(diǎn)集中的一個(gè)點(diǎn)集是另外一個(gè)點(diǎn)集的子集,即2個(gè)點(diǎn)集之間存在著包含關(guān)系,當(dāng)這個(gè)條件不滿足時(shí),將影響ICP的收斂結(jié)果,產(chǎn)生錯(cuò)誤的匹配1顯然,對(duì)于2個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的部分配準(zhǔn)問(wèn)題,這種包含關(guān)系是不存在的1另外,ICP算法對(duì)2個(gè)點(diǎn)云相對(duì)初始位置要求較高,點(diǎn)云之間的的初始位置不能相差太大;否則,ICP的收斂方向是不確定的,因而配準(zhǔn)結(jié)果也是不可靠的1Chen[3]等運(yùn)用2個(gè)曲面在法矢方向的距離來(lái)代替某一點(diǎn)到其最近點(diǎn)的距離,并將其作為匹配的目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)1這一設(shè)想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文獻(xiàn)[3]的工作中它被推廣為最優(yōu)加權(quán)的最小二乘方法1但文獻(xiàn)[3]的方法需要求解非線性最小二乘問(wèn)題,速度較慢1Masuda等[5]對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)采樣,用最小中值平方誤差作為度量準(zhǔn)則,該方法在每一次迭代后都需要進(jìn)行重新采樣1Johnson等[6]使用特征提取策略去除沒(méi)有啟發(fā)信息的平面點(diǎn)來(lái)提高配準(zhǔn)速度,在點(diǎn)云數(shù)據(jù)法矢變化連續(xù)、突變比較少的情況下,其速度沒(méi)有明顯的提高1文獻(xiàn)[728]通過(guò)引入?yún)⒖键c(diǎn)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),這些參考點(diǎn)其實(shí)也是一種標(biāo)簽點(diǎn),需要在測(cè)量前貼在被測(cè)物體上1本文提出了一種更為通用的空間散亂點(diǎn)云的配準(zhǔn)算法,該算法不需要在被測(cè)物體上附加任何參考點(diǎn)或標(biāo)簽點(diǎn),僅利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)自身所具有的幾何信息,對(duì)待配準(zhǔn)散亂點(diǎn)云的相對(duì)位置沒(méi)有要求,可以處在空間任意位置上;而且本文算法能夠?qū)崿F(xiàn)散亂點(diǎn)云的部分配準(zhǔn)和整體配準(zhǔn)11 算法概述散亂點(diǎn)云的整體配準(zhǔn)是一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與另一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的數(shù)據(jù)融合,而部分配準(zhǔn)是將一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的子集與另一個(gè)點(diǎn)云或其子集進(jìn)行數(shù)據(jù)融合1本文算法的基本思想是首先估算出散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每一個(gè)測(cè)點(diǎn)的法矢和曲率,并根據(jù)一個(gè)點(diǎn)集中每個(gè)測(cè)點(diǎn)的曲率來(lái)尋找其在另一個(gè)點(diǎn)集中的曲率相近點(diǎn),所有的曲率相近點(diǎn)構(gòu)成一系列點(diǎn)對(duì)1計(jì)算將每個(gè)點(diǎn)對(duì)的法矢方向映射為一致的三維空間變換,每個(gè)點(diǎn)對(duì)間所有可能的三維變換構(gòu)建一個(gè)哈希列表,找出列表中使得最多數(shù)量的點(diǎn)對(duì)法矢一致的變換,該變換能夠?qū)?個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略配準(zhǔn)1將粗略配準(zhǔn)后2個(gè)點(diǎn)云的位置作為新的初始位置,用統(tǒng)計(jì)出的曲率相近點(diǎn)對(duì)作為初始的配準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)集合,運(yùn)用ICP算法對(duì)散亂點(diǎn)云的初始配準(zhǔn)結(jié)果做進(jìn)一步地優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的精確配準(zhǔn)12 算法原理及步驟211 散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)微分幾何特性估算光學(xué)掃描設(shè)備采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度很高,存在大量的冗余數(shù)據(jù),嚴(yán)重影響后續(xù)算法的效率,因此在對(duì)散亂點(diǎn)云的微分幾何特性估算前,應(yīng)先按照一定要求減少測(cè)量點(diǎn)的數(shù)量1對(duì)簡(jiǎn)化后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行空間劃分,并在點(diǎn)集中尋找每個(gè)測(cè)點(diǎn)的k2近鄰1設(shè)測(cè)點(diǎn)pi的k2近鄰且包括該點(diǎn)記為Nbhd(pi),為計(jì)算該點(diǎn)的法矢和曲率,借鑒文獻(xiàn)[9]的方法,采用參數(shù)二次曲面來(lái)逼近散亂數(shù)據(jù)點(diǎn),設(shè)二次曲面的參數(shù)方程
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