CGAL数据结构转VtkPolyData

时间: 2023-08-26 20:11:29 浏览: 31
您好!要将CGAL数据结构转换为VtkPolyData,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,将CGAL数据结构中的顶点、面和边转换为VTK数据结构中的点、单元格和边。 2. 创建一个VtkPolyData对象,并将转换后的点添加到其中。 3. 使用转换后的单元格描述面,并将其添加到VtkPolyData对象中。 4. 如果需要,将转换后的边添加到VtkPolyData对象中。 下面是一个示例代码: ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Polyhedron_3.h> #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkPoints.h> #include <vtkCellArray.h> #include <vtkPolyData.h> typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel; typedef CGAL::Polyhedron_3<Kernel> Polyhedron; vtkSmartPointer<vtkPolyData> convertToVtkPolyData(const Polyhedron& polyhedron) { // 创建VtkPolyData对象 vtkSmartPointer<vtkPolyData> vtkPolyData = vtkSmartPointer<vtkPolyData>::New(); // 创建vtkPoints对象,并将CGAL顶点添加到其中 vtkSmartPointer<vtkPoints> points = vtkSmartPointer<vtkPoints>::New(); for (auto vertex = polyhedron.vertices_begin(); vertex != polyhedron.vertices_end(); ++vertex) { const auto& point = vertex->point(); points->InsertNextPoint(point.x(), point.y(), point.z()); } vtkPolyData->SetPoints(points); // 创建vtkCellArray对象,并将CGAL面添加到其中 vtkSmartPointer<vtkCellArray> cells = vtkSmartPointer<vtkCellArray>::New(); for (auto face = polyhedron.facets_begin(); face != polyhedron.facets_end(); ++face) { vtkIdType faceIds[3]; int i = 0; for (auto vertex = face->facet_begin(); vertex != face->facet_end(); ++vertex) { faceIds[i++] = std::distance(polyhedron.vertices_begin(), vertex); } cells->InsertNextCell(3, faceIds); } vtkPolyData->SetPolys(cells); // 如果需要,将边添加到vtkPolyData对象中 // ... return vtkPolyData; } ``` 这是一个简单的示例,您可以根据自己的需求进行调整和扩展。希望对您有所帮助!如有任何问题,请随时提问。

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你可以使用CGAL和PCL库来进行带有法线的点云数据的转换。下面是一个简单的示例代码,展示了如何将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据: cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Point_with_normal_3.h> #include <CGAL/IO/read_xyz_points.h> #include <CGAL/property_map.h> #include <CGAL/IO/write_ply_points.h> #include #include #include #include #include typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel; typedef Kernel::Point_3 Point_3; typedef CGAL::Point_with_normal_3<Kernel> Point_with_normal_3; typedef std::vector< Point_with_normal_3 > PointList; int main() { // 读取带有法线的点云数据 PointList points; std::ifstream stream("input.xyz"); if (!stream || !CGAL::read_xyz_points(stream, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()))) { std::cerr << "Error: cannot read file!" << std::endl; return 1; } // 将点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据 pcl::PointCloud::Ptr pcl_cloud(new pcl::PointCloud); for (const auto& point : points) { pcl::PointNormal pcl_point; pcl_point.x = point.x(); pcl_point.y = point.y(); pcl_point.z = point.z(); pcl_point.normal_x = point.normal().x(); pcl_point.normal_y = point.normal().y(); pcl_point.normal_z = point.normal().z(); pcl_cloud->push_back(pcl_point); } // 保存PCL点云数据 pcl::io::savePLYFile("output.ply", *pcl_cloud); return 0; } 上述代码将从"input.xyz"文件中读取带有法线的点云数据,并将其转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据。最后,将转换后的点云数据保存为"output.ply"文件。你可以根据自己的需求修改文件路径和名称。 请确保已正确安装和配置CGAL和PCL库,并将相关头文件和库文件包含到你的项目中。这样,你就可以使用上述示例代码将CGAL中的点云数据转换为PCL库中的PointNormal类型的点云数据了。
为了在Linux系统上安装CGAL,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,安装boost库。你可以参考中提供的博客链接,里面详细介绍了如何在非root用户下安装CGAL,并包括了安装boost库的步骤。你可以按照博客中提供的命令来完成boost库的安装。 2. 安装CGAL本身。你可以使用CGAL的官方文档作为参考,文档提供了在不同操作系统上安装CGAL的详细说明。对于Linux系统,你可以参考中提供的链接,里面包含了在Unix(Linux,macOS等)上使用CGAL的详细说明。根据文档中的指南,你可以完成CGAL的安装。 请注意,CGAL的安装过程可能因为不同的Linux发行版而有所不同,所以在安装过程中需要根据你自己的系统进行适当的调整。同时,为了确保CGAL能够正常工作,你可能还需要安装其他一些依赖库,具体的信息可以在CGAL的官方文档中找到。 希望这些信息对你有帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Linux(Ubuntu)安装CGAL(非root)](https://blog.csdn.net/weixin_42386056/article/details/121237338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [cgal-releases-CGAL-5.0.zip](https://download.csdn.net/download/yilu414/12065505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
CGAL是一个计算几何算法库,而CMake是一个跨平台的构建工具。CMake可以帮助你配置和生成CGAL库的二进制文件。首先,你需要选择CGAL源代码文件夹和目标文件夹,然后使用CMake配置和生成文件包。你提到你使用的是CGAL 4.9版本,CMake 3.8版本,Qt 5.8版本和Boost 1.59版本。 安装使用CMake很简单。你可以直接下载CGAL压缩包并解压,或者如果是下载的exe文件,可以按照步骤进行安装,最后你会得到一个包含CMakeLists.txt文件的文件夹。 关于你提到的编译库没有s的问题,你可以在CGAL目录下的CMakeLists.txt文件中添加一些代码,让CMake检测并导入你想要的Boost库。在CMake的高级选项中有导入Boost库的选项,你可以勾选它,并将所有的库都改为带有s版本的名字。然后点击生成按钮来生成你需要的静态CGAL库。 最后,你可以将生成的库文件放到程序库目录下,这样就可以成功地生成了CGAL库。在安装CMake并运行cmake-gui之后,你需要指定源代码所在的目录和生成二进制文件的目录。由于要使用Boost库,需要设置一个名为BOOST_INCLUDEDIR的用户变量,并将其值设置为包含bootstrap.bat文件的文件夹路径。 总结起来,你需要选择源代码文件夹和目标文件夹,使用CMake配置和生成CGAL库的二进制文件,并在CMakeLists.txt文件中添加代码以导入Boost库。最后,将生成的库文件放到程序库目录下即可。1234
CGAL(计算几何算法库,Computational Geometry Algorithms Library)是一个开源的计算几何算法库,提供了一系列高性能、可靠的计算几何算法和数据结构。它是由一个国际合作项目组织开发的,主要面向科学、工程和工业应用。CGAL通过丰富的API接口,为用户提供了许多用于计算几何问题解决的算法和数据结构,如凸包、Delaunay三角剖分、Voronoi图、最近邻搜索等。 在CGAL中,CVT(Centroidal Voronoi Tessellation)是一个重要的计算几何算法。CVT是一种用于离散采样点布置的方法,通过最小化采样点与它们所属Voronoi区域质心之间的距离,使采样点在给定区域内均匀分布。CVT可以用于许多应用领域,如计算机图形学中的网格生成、物理模拟中的粒子系统等。 在CGAL中,实现CVT算法的过程可以简单描述为以下几个步骤: 1. 初始化:定义输入区域和所需采样点数量,并随机生成初始采样点。 2. 构建Voronoi图:根据采样点,构建其所属的Voronoi区域。 3. 计算质心:根据Voronoi图,计算每个Voronoi区域的质心。 4. 更新采样点:将每个采样点移动到其所属Voronoi区域的质心,以实现迭代优化。 5. 重复步骤3和步骤4,直到达到预设的迭代次数或结束条件。 通过CGAL中提供的CVT算法,用户可以灵活地调整参数和设置迭代次数,以获得满足需求的采样点布局。CVT算法的高效性和可靠性使得CGAL成为许多计算几何问题求解的首选工具之一。

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根据提供的引用内容,可以看出是在进行make编译时出现了错误。具体来说,是在执行Makefile文件中第36行的目标'/home/l/海思/Hi3516CV500_SDK_V2.0.2.0/osdrv/tools/board/eudev-3.2.7/tmp/eudev-3.2.7/udevd'时出现了错误。可能的原因是该目标所依赖的文件或目录不存在或者权限不足等问题。需要检查Makefile文件中该目标所依赖的文件或目录是否存在,以及是否具有执行权限等。

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