三维点云处理软件需求说明资料讲解

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点云数据处理技术的使用教程

随着3D扫描和激光雷达技术的发展，点云数据的应用范围越来越广泛。点云

数据是通过扫描物体表面获取的大量离散点的集合，它包含了物体的几何形状和空间位置信息。而点云数据处理技术则是将这些离散的点云数据转化为可视化图像或者进行各类分析和处理的方法。在本文中，我将为您介绍点云数据处理技术以及其使用教程。

一、点云数据处理技术的应用领域

点云数据处理技术广泛应用于以下几个领域：

1. 三维建模和重建：通过对点云数据进行处理，可以生成真实场景的三维模型。这在游戏开发、虚拟现实、实景仿真等方面应用非常广泛。

2. 增强现实和虚拟现实：通过结合点云数据和相应的算法，可以实现与真实环

境的交互。例如，在手机AR游戏中，通过将虚拟物体与真实物体进行叠加，使得

用户可以在手机屏幕上看到一个与真实世界交互的虚拟场景。

3. 物体检测与识别：通过对点云数据进行处理，可以对物体进行检测与识别。

例如，在自动驾驶领域，通过点云数据可以检测和识别道路、车辆等物体，从而实现智能驾驶。

4. 地质勘探：点云数据在地质勘探中的应用非常广泛。通过扫描地质表面的点

云数据，可以帮助地质学家确定地质构造和地层分布。

二、点云数据处理技术的基本流程

点云数据处理技术包括以下几个基本步骤：

1. 数据获取：获取点云数据的方式有多种，例如激光雷达、摄影测量、三维扫

描仪等设备。根据实际需求选择合适的方式进行数据采集。

2. 数据清洗与去噪：由于点云数据采集过程中可能存在噪点和无效点，需要对

数据进行清洗和去噪处理。常用的方法有统计滤波、半径滤波、曲面重建等。

trimble-realworks操作流程

文章标题：深度剖析trimble-realworks操作流程

在现代工程测量领域，trimble-realworks作为一款专业的三维激光扫描和点云处理软件，在工程测量和设计中发挥着重要的作用。本文将

从深度和广度的要求出发，全面评估trimble-realworks的操作流程，并据此撰写一篇有价值的文章。

一、trimble-realworks简介

1. trimble-realworks是一款由Trimble公司开发的专业三维激光扫

描和点云处理软件，广泛应用于建筑、测量、采矿、文物保护等领域。

2. trimble-realworks提供了丰富的功能模块，包括数据导入、点云处理、模型生成、配准融合、测量分析等，为用户提供了全面的数据处

理解决方案。

二、trimble-realworks操作流程探析

1. 数据导入：trimble-realworks支持多种激光扫描仪和数据格式，用户可以通过直接导入原始数据或导入其他软件处理后的数据，实现快

速导入并进行后续处理。

2. 点云处理：在导入数据后，trimble-realworks提供了丰富的点云处理工具，如点云清洗、滤波、拟合平面、提取特征等，帮助用户快速

准确地处理大量的点云数据。

3. 模型生成：通过点云数据，trimble-realworks可以快速生成高精度的三维模型，支持面体建模、体素建模、网格建模等多种模型生成方

式，满足不同应用需求。

4. 配准融合：trimble-realworks提供了灵活的配准和融合工具，能够对多组数据进行快速配准和融合，实现多源数据的一体化处理。

三维点云原理、方法与技术

三维点云是一种用于描述三维空间中离散点集的数据结构。它是计算机视觉和计算机图形学领域中常用的数据表示方法，广泛应用于三维重建、物体识别、机器人导航等方面。本文将从原理、方法和技术三个方面对三维点云进行介绍。

一、原理

三维点云是由一系列三维坐标点组成的集合，每个点都包含了空间中的位置信息。在传感器获取数据时，通常会使用激光雷达、摄像机或深度相机等设备，通过扫描或拍摄场景中的物体来获取点云数据。点云中的每个点都可以表示为一个三维坐标(x, y, z)，其中x、y、z分别表示点在空间中的水平、垂直和深度位置。

二、方法

1. 建立点云数据：在获取点云数据后，需要将其进行处理和组织，以便后续的分析和应用。常见的方法包括点云滤波、点云配准和点云分割等。点云滤波可以去除噪声和异常点，提高数据质量；点云配准可以将多个点云数据对齐，用于三维重建和物体识别；点云分割可以将点云分成不同的部分，用于物体分割和分析。

2. 特征提取：点云数据中包含了丰富的形状和几何信息，但直接对点云进行处理和分析是困难的。因此，需要从点云中提取特征来描述和表示物体的形状和结构。常用的特征包括法向量、曲率、法线

直方图等。这些特征可以用于物体的分类、识别和重建等任务。

3. 三维重建：三维点云可以用于重建真实世界中的物体或场景。基于点云的三维重建方法有很多种，包括体素网格化、三角化和体素分割等。这些方法可以将点云数据转换为三维模型，用于可视化、分析和应用。

三、技术

1. 激光雷达：激光雷达是获取高质量点云数据的主要设备之一。它通过发射激光束并测量其返回时间来获取物体表面的点云数据。激光雷达具有高精度和大范围的特点，广泛应用于三维地图构建、自动驾驶和机器人导航等领域。

halcon的3点云处理的步骤

"Halcon" 是一款由MVTec Software GmbH 开发的机器视觉软件。Halcon 提供了丰富的图像处理和机器视觉功能，包括对点云的处理。以下是使用Halcon 进行三点云处理的一般步骤：

1.点云获取：在使用Halcon 处理点云之前，首先需要获取点云数据。这可以通过使用激光雷达、相机或其他三维传感器来捕获目标场景的点云信息。

2.导入点云数据：使用Halcon，你需要将获取的点云数据导入到软件中。Halcon 可以支持不同的点云数据格式，因此需要根据实际情况选择正确的导入方式。

3.预处理：在进行具体的三点云处理之前，可能需要进行一些预处理步骤，例如去噪、滤波、点云配准等。这有助于提高点云数据的质量和准确性。

4.三点云定位：在处理三点云时，最常见的任务之一是定位。这涉及到识别和计算点云中的三个标志性点，通常是物体的特征点。Halcon 提供了相应的工具和算法，用于在点云中找到这些特征点，并计算它们的相对位置。

5.测量和分析：一旦定位了三个特征点，可以使用Halcon 提供的工具进行测量和分析。这可能包括计算物体的尺寸、角度、形状等。Halcon 提供了各种测量和分析功能，可根据应用需求进行选择。

6.结果可视化：将处理后的结果可视化是重要的一步，以便用户

能够直观地了解处理的效果。Halcon 提供了图形界面和图像显示功能，可用于显示处理后的点云数据和分析结果。

7.导出结果：处理完点云后，可能需要将结果导出以供其他应用使用。Halcon 支持多种数据格式，可以选择适合你需求的格式进行导出。

meshlab 用法向表示点云颜色

MeshLab是一款开源的三维网格处理软件，它提供了丰富的功能，可以用于处理和编辑三维模型、点云和网格数据。其中，对于点云数据

的处理是其重要功能之一。点云数据是由大量的点组成的三维空间数据，通常用于表示现实世界中的物体表面或场景信息。

在点云数据中，每个点除了具有空间坐标外，还可能包含颜色信息。

而MeshLab提供了丰富的工具和方法，可以用于表示点云的颜色信息。在本文中，我们将介绍MeshLab的一些常用工具和方法，以及它们在表示点云颜色方面的应用。

1. 导入点云数据

我们需要将点云数据导入到MeshLab中。在MeshLab的菜单栏中，可以选择"文件"->"导入"，然后选择对应的点云文件进行导入。MeshLab支持多种点云数据格式，包括PLY、XYZ、PTS等常见格式。

2. 点云着色

一旦点云数据导入成功，我们可以对点云进行着色。MeshLab提供了多种方法来表示点云的颜色信息，包括基于顶点属性、基于纹理贴图、基于相邻点等方法。

2.1 基于顶点属性的着色

通过"滤波器"->"几何和着色"->"点着色"，可以打开点云着色对话框。在这个对话框中，可以选择使用点云数据中已有的颜色属性来进行着色。如果点云数据已经包含RGB颜色信息，就可以选择相应的颜色通道来进行着色。

2.2 基于纹理贴图的着色

如果点云数据没有包含颜色信息，也可以通过纹理贴图的方式来进行

着色。需要导入一张与点云对应的纹理贴图，然后通过"滤波器"->"纹理"->"纹理着色"，选择相应的参数和贴图进行点云的纹理着色。

点云处理与三维建模技术的原理和应用

1引言

随着图形应用技术的飞速发展，二维数据已经无法满足现代信息技术领域应用的需求，三维信息能更加直观地描述真实世界，因此如何快速获取并利用三维信息成为了新的研究目标。

图1-1从二维图像到三维模型

经过不断探索，学者们相继提出通过立体视觉、结构光等多种方法提取三维信息，而激光雷达的出现更是为快速、主动、大量、实时、直接地获得被测目标在三维空间中的立体信息提供了重要的技术支持。

激光雷达是二十世纪六十年代发展起来的一种新兴的探测设备，集成了激光测距技术、计算机技术、三维数字化技术等多项高新技术。激光雷达通过测量角度、距离等位置信息以直接获得目标物体的三维坐标，从而达到提取三维信息并实现三维重构的目的，是一种新型高效的三维空间信息获取设备。激光雷达除了在速度和精度上有很大优势，同时采用非接触的方式采集目标对象的表面属性点信息，不会导致物体表面发生形变或损坏，因而它在三维激光扫描领域取得了广泛应用。激光雷达适用于扫描各种复杂的空间场景，它能完整地采集到真实场景

中结构复杂、表面不规则的物体的三维数据，并通过计算机设备对数据进行展示、精简、拼接、重构等处理。

通过激光雷达扫描采集到的离散空间点集呈点状分布，因此被称为点云数据。虽然点云数据的结构十分简单，但是它却可以精确描述出具有复杂的几何结构和细节的三维模型，而且每一个离散点都存储了丰富的几何信息和物体表面属性，如空间位置坐标、大小、法向量、纹理、透明度等。近年来，激光雷达在扫描效率、精度、速度及可操作性等方面得到极大的发展，在三维数据的采集速度和精度不断提高的同时，但是采集到的原始点云数据仍存在着各种各样的缺陷，譬如：在实际测量中，环境、振动、人为因素、扫描设备本身存在测量误差致使点云数据常常含有噪声；真实场景的点云数据量庞大，后续处理起来十分困难，需要对点云数据进行压缩简化；由于光的线性传播特性，三维激光扫描设备在同一视角下对于形状复杂的物体通常存在视觉盲区，需要在不同视角下多次测量才能完整采集到模型的三维数据。上述问题导致测量结果通常是含有噪声且在不同坐标系下的点云数据，并且数据量庞大，造成计算机软件处理和硬件存储均存在瓶颈，不能确保数字化模型具备真实性和实时性。为了保证三维重构的高效率和高精度，在激光点云数据进行曲面重构之前必须先对点云数据进行处理。因此，如何处理三维点云数据也成为研究的重点和难点。点云滤波、点云精简、点云配准是激光点云数据处理过程中的重要步骤，它们对后续模型重构的精度产生直接影响。

输电线路三维激光扫描点云数据处理及应用

输电线路三维激光扫描点云数据处理及

应用

摘要：文章以某地区电网输电线路三维激光扫描点云数据处理为研究对象，根据输电线路相关运行规范，对现场激光扫描点云数据进行细化分类，提升三维数据分类建模自动化水平，对影响输电线路安全运行的主要因素进行了预判和分析。点云数据处理研究将为地区电网的数字化、信息化奠定良好的基础。

关键词：输电线路；激光雷达技术；3D点云数据模型；树障分析

0引言

传统的输电线路和变电站的人工巡检作业模式已不能满足高效电网巡检工作的要求。因此，为提高电网运行维护水平，保障电网安全可靠运行，需要对电线杆塔进行精细检查。目前，我国架空输电线路树障信息采集方法以人工树障隐患采集为主。传统的树障隐患采集方法主要依靠人工目视检查，工作强度高，具体故障位置难以确定，效率低下。激光雷达（LightDetectionandRanging,LiDAR）技术利用激光实现回波测距和定向，将激光测距、差分定位和姿态测量相结合，可以实现对目标的识别。激光雷达技术在电力行业的应用逐步深入，取得了一定的研究成果[1]。文章采用激光雷达技术对输电线路的激光点云进行处理，根据输电线路相关运行规范要求，获取现场激光点云数据，然后进行数据处理和快速分类，根据线路安全操作规程规定的安全距离，对树障分析结果进行讨论，以提高树障隐患分析的准确性，减少现场工作，提高工作效率。

1相关概念

1.1激光雷达技术

激光雷达（LiDAR）技术需要发射激光脉冲，接收返回的脉冲信号，进行处理，得到目标的三维空间信息。机载激光雷达对地物进行扫描，可以获取地物的

AutoCAD 点云数据处理指南说明书

Get to the Point! Cloud?

Jeanne Aarhus President, Aarhus Associates Twitter: @jaarhus Deepak Maini

National Technical Manager, Cadgroup Australia

Join us on Twitter: #AU2014

Class summary

Are you thinking about taking that journey into clouds? Are you a bit cloudy regarding what to do with a point cloud once you get there? Learn how to get the most out of your data and software. Discover how to get the job done more efficiently by responding more quickly to data from the field and making improved design decisions using new workflows. Additionally, learn how to use point clouds for clash detection with your 3D design models, and avoid spending time generating unnecessary 3D models of as-builts that are constantly changing.

contextcapture center cc 三维激光点云实景建模流程

contextcapture center cc 三维激光点云实景建模流程1. 引言

1.1 概述

本文将介绍CC三维激光点云实景建模流程，该流程利用ContextCapture Center软件进行三维建模，以激光点云数据为输入，通过一系列处理和分析步骤，实现对真实场景的精确重建。这种建模方法在许多领域中具有广泛的应用前景，如建筑物扫描与重建、土地规划与城市规划等。

1.2 文章结构

本文主要分为五个部分。首先，在引言中将简要介绍整篇文章的内容和结构。其次，在CC三维激光点云实景建模流程部分，详细说明了该流程的各个步骤和技术原理。然后，在实景建模过程与技术原理部分，详细解释了特征提取与分割、模型重建与网格生成以及材质贴图与渲染优化等关键步骤。在应用案例及效果评估部分，将给出一些具体的应用案例，并对其效果进行评估和分析。最后，在结论与展望部分总结研究成果，并讨论存在的问题和未来发展方向。

1.3 目的

本文旨在介绍CC三维激光点云实景建模流程，并深入探讨其中的技术原理和应用场景。通过详细阐述每个步骤的操作流程和关键要点，读者可以了解到该建模

方法的实际应用价值和操作方法。此外，文中还将提供一些不同领域的应用案例，以便读者更好地理解该方法在实际工作中的应用效果。最后，我们希望通过对现有问题和未来发展方向的分析，为该领域的研究人员提供参考，并推动相关技术在更多领域的广泛应用。

2. CC三维激光点云实景建模流程:

2.1 点云数据获取与导入:

在CC三维激光点云实景建模流程中，首先需要获取点云数据。通常情况下，我们可以使用激光扫描设备（如激光扫描仪或无人机），对目标区域进行扫描和采集。采集到的点云数据可以包括物体的形状、坐标、颜色等信息。

SouthLidar三维激光点云地形地籍成图软件用户手册(第二版)

三维激光点云地形地籍成图软件SouthLidarV1.2

用

户

手

册

征图三维（北京）激光技术有限公司

2018年08月16日

1 软件简介 (1)

2 运行环境 (2)

2.1 支持软件 (2)

2.2 硬件设备 (2)

3 软件安装 (3)

3.1 安装软件包 (3)

3.2 获取机器码 (3)

3.3 安装加密狗驱动 (4)

3.4 安装Access数据库 (8)

4 应用示例 (11)

4.1 DLG矢量绘制 (11)

4.1.1 数据预处理 (11)

4.1.2 新建mdb文件 (14)

4.1.3 加载点云数据 (16)

4.1.4 分层矢量绘制 (19)

4.1.5 三维矢量绘制 (28)

4.1.6 全景矢量绘制 (31)

4.1.7 保存工程文件 (36)

5 功能模块 (38)

5.1 点云渲染 (38)

5.1.1 强度赋色 (39)

5.1.2 颜色赋色 (40)

5.1.3 高程赋色 (41)

5.1.4 时间赋色 (42)

5.2 点云裁剪 (44)

5.2.1 格网裁剪 (45)

5.2.2 立面裁剪 (48)

5.2.3 分层裁剪 (49)

5.3 全景量测 (53)

5.3.1 全景叠加 (53)

5.3.2 量测点 (57)

5.3.3 量测线 (63)

5.3.4 量测面 (65)

1 软件简介

SouthLidar是一款点云显示及后处理软件，集海量点云浏览、点云纠正、点云渲染、点云裁剪、点云量测、全景叠加量测、地图定位、DLG矢量线绘制等功能于一体，服务于移动测量点云后处理解决方案。

点云浏览功能可实现快速加载亿级海量点云，旋转、拖动、缩放等系列操作都有很好的流畅体验感。

地面三维激光扫描点云数据处理及建模

激光扫描技术是地面建筑及环境检查中常用的非接触式检测方法。通过光电传感器扫描地面，将反射的光线转换成电信号，然后经过信号处理与计算机及时处理，将点云数据转化成可视化的三维模型进行分析和处理。地面三维激光扫描点云数据处理及建模的过程主要包括数据采集、数据处理与清洗、点云筛选和分类、三维模型生成等步骤。

1、数据采集

数据采集是地面三维激光扫描点云数据处理及建模的第一步，它是确定采样区域、扫描仪类型及控制点位置的过程。在此步骤中需要注意的是，应根据不同的任务需求选择合适的扫描仪，例如对于室内建筑检测可选择小尺寸、高精度的激光扫描仪，而对于大型的建筑、排水系统等则需要选择工业级传感器。同时，数据采集时应尽量避免遮挡、镜面反射等问题，以保证数据质量。

2、数据处理与清洗

由于激光扫描得到的点云数据经常存在噪声、重叠以及遮挡等问题，因此需要对数据进行清洗和处理。在数据处理过程中，可以通过日期对比、尝试升级处理软件等方式对原始数据进行清洗和过滤，排除噪声点并将点云数据进行增强，同时对数据进行分类，以便后续处理。此外，在数据处理过程中还需要对数据进行校正，使其在坐标系方面更准确。

3、点云筛选和分类

在建模时需要将点云数据进行筛选和分类，以便生成精度高、质量优的三维模型。在此步骤中可以采用多种方法，如基于区域的点云分割、基于特征的点云分类、基于模板的点云识别等。同时，在进行点云筛选和分类时，还应根据具体任务需求选择合适的策略和算法，以尽可能提高点云数据的处理效率和精度。

4、三维模型生成

EPS三维测图系统点云测图快速入门

块中点云三维测图。
-I-
1系统特点
（1）支持多数据源多窗口多视角协同作业；
（2）依据分块快速加载点云，点云数据源支持移动测量车、激光雷达、三维激光
静态扫描点云数据；
（3）数据格式支持*.txt、*.xyz、*.las等；
（4）支持测量车Lidar点云与全景影像叠加，工作平面实现无点云测图；
（5）支持点云分块显示；
4.1插入点云数据（二维）...................................11
4.2加载点云数据（三维）...................................13
4.2.1显示设置..........................................13
5.6三维窗口快捷键的使用...................................22
6点云数据采集................................................23
6.1属性....................................................23
8数据输出....................................................54
8.1 CASS9输出.............................................. 54

清华三维软件说明书(7-10章)

如果用户在工作空间打开了多个文件，可以从下列步骤 1）操作。如果只打开一个图形数据文件，则默认不显示工作空间操作窗口，即从步骤 3）操作。
1) 在工作空间操作窗口上关闭无关的页面显示，以减少显示负担；（图 7-16）为浏览‘500 样例－1’，而关闭了‘1 万样例’和‘2000 样例’。
2) 在工作空间操作窗口设定当前（编辑）页面，以便于执行以下操作：
于注记的平移 Z 平移量不起作用）
7.7 旋转
功能启动：菜单启动：编辑 - 〉旋转工具栏启动：几何对象编辑工具栏 - 〉命令行启动： Rotate 功能描述：对图形对象进行旋转，或旋转且复制到新位置。（如图 7-5 ）方式：平移或复制操作方法：（1）选择要旋转的对象。（2）选择旋转基准点（D），选择目标到达点，旋转时以该基准点为旋转轴进行旋转。（如图 7-6）
命令行启动：PLedit 功能描述：修改地物中指定线段的线型。操作方法：选取一个线状或面状地物，在被选择的地物上选取两个节点，然后在弹出菜单上选择线型。
7.16 选择定位导航器
功能说明：参见图 7－15 （1）将数据里各种编码的地物或者分类号的注记逐个定位显示。（2）将选择集里的地物逐个定位显示。
7.11 修线
功能启动：菜单启动：编辑 - 〉连线工具条启动：几何对象wenku.baidu.com辑工具栏- 〉

建筑物立体点云数据处理的方法与软件选择

建筑物立体点云数据处理是近年来在建筑行业领域备受关注的一个重要课题。

随着激光扫描仪和三维摄影技术的发展，获取建筑物的三维点云数据变得越来越容易。然而，处理和分析这些大规模的点云数据是一项具有挑战性的任务。

首先，让我们来了解一下什么是点云数据。点云是由大量离散的三维点构成的

数据集合，这些点可以表示物体的形状、尺寸和表面特征。在建筑领域，点云数据可以用于建筑物的建模、变形分析、结构检测等方面。

在处理建筑物立体点云数据时，有几种常用的方法。其中一种方法是基于几何

形状的分析。通过对点云数据进行滤波、分割和曲面重建，可以提取出建筑物中的各个组成部分，比如墙面、楼梯、窗户等。这种方法能够获得较为精确的建筑物几何形状，但在处理大规模点云数据时，计算复杂度较高。

另一种方法是基于特征分析的点云处理。这种方法通过提取点云数据中的特征，如曲率、法线方向等，来实现建筑物的分析与识别。通过这种方法，可以较快速地获得建筑物的结构信息，对于快速检测建筑物的异常情况和变形具有一定的优势。

在选择建筑物立体点云数据处理软件时，需要考虑以下几个因素。首先是软件

的功能和可扩展性。优秀的点云处理软件应该具备滤波、分割、配准、建模等基本功能，并能够适应不同规模和复杂度的点云数据。其次是软件的易用性和用户界面设计。因为建筑领域的专业人士可能缺乏计算机编程方面的知识，因此软件的操作界面应简洁、直观，并提供友好的用户交互方式。此外，软件的计算性能和效率也是一个重要考虑因素。大规模点云数据处理需要消耗大量的计算资源，因此软件的计算效率应高，能够充分利用多核处理器的优势。最后，软件的技术支持和后续更新也是选择的关键。建筑物点云数据处理是一个持续发展的领域，软件的技术支持和后续更新能够为用户提供更好的使用体验和功能更新。

Pointools点云数据处理软件

/ Pointools点云数据处理软件Bentley Pointools点云数据处理软件在单一工作流中，能快速实现可视化、

操作、动画和点云编辑。这种简化的流程可以帮助您减少生产时间，提高整体准确度。

1、高性能点云引擎

2、快速进行详图制作、以层为基础的编辑和数据细分

3、专业质量的图片、动画和影片

4、碰撞检测

Bentley Pointools 由点云引擎Pointools Vortex 提供支持，可支持大型点云。用户可以处理包含数十亿点的大型数据集，以交互方式管理场景参数并快速加载和卸载本地格式点云POD 模型。您将体验到高性能传输与点云密度、清晰度和细节的最大视觉。

拥有Bentley Pointools，您可以轻松导入和查看三种类型的对象：

1、点云，可从大范围的扫描仪导入

2、纹理三维模型，可从大量常用模型格式中导入

3、二维CAD 制图，可从DXF，DWG 和SHP 文件格式导入

生成专业品质的图片、动画和电影，或高分辨率平剖图和透视图，满足您的项目需求

Bentley Pointools点云数据处理软件功能介绍

创建动画、视频和漫游场景：通过呈现任何大小的快照，生成高分辨率的平剖图和透视图。使用输出标尺、刻度和定位来设置图像大小和刻度，以便能够准确重复利用。充分利用基于时间的、直观逼真的漫游场景和对象动画系统，轻松快速地生成电影。

从点云中检测冲突：将点云数据值扩展至您的设计流程中。无论您是在使用Bentley 的Navigator，还是Descartes 产品，均可在决策流程中利用现实世界数据和建议设计之间的冲突检测。

中望3D三维CAD教程--【第9章点云】

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第9章点云

中望3D提供了针对点云的处理工具。支持直接导入抄数机所生成的点数据文件，并可

以通过点云功能进行处理，以及使用点云直接生成曲面，从而完成产品的反求造型设计。此外，中望3D还支持从TXT、ASCII等文件中输入点。中望3D中的点云功能如图9-1所示。

图9-1 点云功能

9.1 点云造型

9.1.1 从文件输入点

在中望3D中，除了可以通过【文件】→【输入】功能

导入STL、IGES等点数据文件外，还支持直接输入TXT、

ASCII、DAT等文件中的点坐标数据，这些点数据均可以被

点云模块提供的工具进行处理，并用于造型设计。

单击工具栏【点云】→【从文件输入点】功能图标

，系统弹出“从文件输入点”对话框（如图9-2所

示），同时弹出“选择文件…”对话框（如图9-3所示），

可以通过该对话框选择一个点坐标文件，将该点数据导入

到软件中。

点文件中可以包含由“#”号开头的注释说明，或将

点坐标分成多个组，如图9-4所示。当选择了一个点数据

文件后，系统返回到“从文件输入点”对话框，单击“确

定”按钮即可将点导入到软件中。

【组】定义要输入的点所在的组标签，系统只导入对应组的点。

【生成点块】勾选该选项的复选框，系统将导入的点自动生成点块，否则导入的点为各自独立的点。

经验参考：当导入的点数量比较多时，使用“生成点块”选项可以减少特征对内存的消图9-2 “从文件输入点”对话框

251

耗。否则，可能会影响计算机的运行速度。

图9-3 “选择文件…”对话框

【减少点集】勾选该选项的复选框，系统将按设定的

公差减少点云文件中使用的点的数量，中望3D 最多可以