CloudCompare是一个三维点云(网格)编辑和处理软件。最初,它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构,在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。此外,由于大多数点云都是由地面激光扫描仪采集的,CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。在2005年后,cloudcompare就实现了点云和三角形网格之间的比较。随后,许多其他点云处理算法(配准、重采样、颜色/法线向量/尺度、统计计算、传感器管理、交互式或自动分割等)以及显示增强工具(自定义颜色渐变、颜色和法向量处理,校准图像处理、OpenGL着色器、插件等)
例如在一台带有双核处理器的笔记本电脑上,计算出300万个点到14000个三角形网格的距离需要10秒(笔者理解:这里是指点云到模型的配准,出现的误差通过颜色的不同可视化出差别)
点云与网格
由于CloudCompare的特定历史,该软件几乎将所有的三维实体都视为点云数据进行处理。通常,三角形网格只是一个具有关联拓扑的点云(网格顶点 the mesh vertices)(与每个三角形对应的“连接”点的三元组)。这解释了网格始终有一个名为“顶点”的点云作为同级或父级(取决于加载或生成它们的方式)。虽然CloudCompare允许用户直接在网格结构(即三角化点云)上应用一些工具,但有些工具只能应用于网格顶点。一开始可能有点令人难以理解,但我们不希望用户忽略这一点:CloudCompare主要是一个点云处理软件。当然,由于CloudCompare的目的是进行变化检测(例如形变监测),而且三角形网格是表示参考形状(例如建筑物)的一种非常常见的方法,因此它非常有用,不能忽视。尽管如此,处理网格点云仍然是一个“次要”实例,尤其是CloudCompare能够直接比较两个点云,而不需要生成中间网格。
主要原因是:
(笔者理解:这里说明了cloudcompare的定位是一款处理点云的软件,尽管能处理mesh数据,但是也只能处理mesh数据中顶点的点,并且是一款用于检测形变的点云处理软件)
CloudCompare技术上的优势
便携性
CloudCompare是在C++中开发的。它目前是在Windows、Linux和Mac操作系统上编译(感谢CMake)32位和64位体系结构。
在存储和速度之间进行权衡
以下是关于CloudCompare中所做技术选择的一些细节(主要是为了实现加载尽可能多的点而不降低太多性能的目标,即在存储和速度之间进行良好的权衡)
基于以上平衡选择的结果是CloudCompare每GB内存可以存储大约9000万个空白点(只含有XYZ的意思)。如果添加RGB颜色、法线向量、单个尺度字段,并且需要计算八叉树,则每GB最多可以加载3200万个点。在一个64位操作系统上,你可以加载任意多个点(事实上多达40亿)。但是,根据您的显卡功能,显示和交互性可能会因为这许多点而严重降低)。有了高端显卡,你可以保持一个合理的帧速率高达1.5亿个点。
参考文献
1 http://en.wikipedia.org/wiki/Quantization
2 http://en.wikipedia.org/wiki/Z-order_curve
最近的进展
虽然该项目已于2004年在EDF研发部启动,但直到2009年左右才在公共领域发布(根据GPL许可)。由于CloudCompare是开源项目,所以每个人都可以免费(也欢迎)扩展其功能。请不吝于提问和分享您的经验在论坛里【3】,并查看Github源代码【4】。
许可证
CCLib库(包含核心算法)的许可证是LGPL【5】版本2.0。
因此,CCLib可以集成到任何商业或非商业项目中。你只要和别人分享,就可以和作者一起修改代码。
其他组件的许可证为GPL【6】(2.0版):
•qCC_db(数据库)
•qCC_io(文件I/O库)
•qCC_gl(基于OpenGL的3D显示库)
•CloudCompare和ccViewer(独立应用程序)
因此,只有与GPL兼容(即开源但不一定意味着免费)的项目可以使用这些组件。
最新版本的用户文档可在以下网址找到: http://www.cloudcompare.org/doc/wiki/
官方汉化步骤
http://www.cloudcompare.org/forum/viewtopic.php?f=3&t=1444
参考文献
3 http://www.cloudcompare.org/forum
4 https://github.com/cloudcompare/trunk
5 http://www.gnu.org/licenses/lgpl-2.0.html
6 http://www.gnu.org/licenses/gpl-2.0.html