Irgendwelche guten C- oder C ++ - Bibliotheken für den Umgang mit großen Punktwolken? [abgeschlossen

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1928570

  •  20-09-2019
  •  | 
  •  

Frage

Grundsätzlich suche ich nach einer Bibliothek oder einer SDK, um große Punktwolken aus Lidar oder Scannern zu bearbeiten, die in der Regel in viele Millionen Punkte von X, Y, Z, Farbe laufen. Was ich nach folgt, sind wie folgt;

Schnelles Display, Zooming, Schwenkpunkt -Wolken -Registrierung schneller Ebene Zugriff auf die Datenregression von Oberflächen und Feststoffen (nicht so wichtig wie die anderen)

Obwohl es mir nichts ausmacht, für eine vernünftige kommerzielle Bibliothek zu bezahlen, interessiere ich mich jedoch nicht für eine sehr teure Bibliothek (z. B. mehr als 5.000 US-Dollar) oder eine mit lizenzverträgen Kosten pro Benutzer. Open Source wäre auch gut. Ich habe ein paar Möglichkeiten über Google gefunden, aber alle sind in der Regel zu teuer für mein Budget.

War es hilfreich?

Lösung

Ich zweite den Anruf für R die ich die ganze Zeit mit C ++ Schnittstelle (mit dem z. RCPP und Spülung Pakete).

R Bevorzugt alle Daten im Speicher. Sie möchten also wahrscheinlich mit einem 64 -Bit -Betriebssystem und einer angemessenen Menge RAM für viele Daten ausgehen. Das Aufgabenansicht auf Hochleistungs-Computing mit r hat einige Hinweise auf den Umgang mit großen Daten.

Zuletzt zur schnellen Visualisierung die Hexbin ist ausgezeichnet, um große Datensätze visuell zusammenzufassen. Für den Zooming usw. versuchen Sie es mit dem rgl Paket.

Andere Tipps

Prüfen Point Cloud Library (PCL). Es ist ein ganzes Toolkit für die Verarbeitung und Bearbeitung von Punktwolken. Es bietet auch Werkzeuge für die Visualisierung von Punktwolken: pcl::visualization::CloudViewer was benutzt von Vtk Bibliothek und wxWidgets

Seit 2011 wurde die Point Clout -Übersetzung (Lese-/Schreiben) und das Manipulation von Toolkit entwickelt: PDAL - Punktdatenabstraktionsbibliothek

Warum schaust du dich nicht das an die? R Programmiersprache, die direkt mit C -Code verknüpft und so eine Brücke bildet. R wurde mit dem statistischen Code entwickelt, kann aber nicht nur bei der Behandlung großer Datensätze helfen, sondern sie auch visualisieren. Es gibt eine ganze Reihe von atmosphärischen Wissenschaftlern, die R in ihrer Arbeit verwenden. Ich weiß, ich arbeite mit ihnen für genau das, was Sie versuchen. Stellen Sie sich R als den Matlab oder IDL eines armen Mannes vor (aber bald nicht.)

Im Geiste der R Antworten, WURZEL Bietet auch einen guten Uning -Framework für solche Dinge.

Möglicherweise nützliche Funktionen:

  • C ++ Code Base und Cint C ++ Interpreter als Arbeitsschale. Python -Bindung.
  • Kann drei schwache Punktwolken anzeigen
  • Eine Reihe von Geometrieklassen (obwohl ich nicht glaube, dass sie alle Operationen unterstützen, die Sie benötigen)
  • Entwickelt von Kern- und Teilchenphysikern statt von Statistikern: P.

Wirbel für Pointools können eine viel höhere Anzahl von Punkten erreichen als die Millionen, nach denen Sie verlangen:

http://www.pointools.com/vortex_intro.php

Es kann Dateien vieler Gigabyte verarbeiten, die Milliarden von Punkten auf bescheidener Hardware enthalten.

Lizenziert unter: CC-BY-SA mit Zuschreibung
Nicht verbunden mit StackOverflow
scroll top