CGAL::intersection()

时间: 2023-08-25 14:06:41 浏览: 67
CGAL::intersection()是一个函数,用于计算两个几何对象的交点。它可以用于计算三角形网格中的相交情况。CGAL::Polygon_mesh_processing::do_intersect()函数可以用于检测三角形网格中的相交情况,并返回一个布尔值表示是否存在相交。而CGAL::Polygon_mesh_processing::intersecting_meshes()函数可以记录一个范围内所有的交叉网络对。\[1\]另外,CGAL库还提供了一些其他函数,如CGAL::Polygon_mesh_processing::does_self_intersect()用于检测三角形网格中的自相交情况,并返回一个布尔值表示是否存在自相交。CGAL::Polygon_mesh_processing::self_intersections()函数可以报告所有相交的三角形对。\[1\]如果需要对三角网的任意区域进行细化和修整,可以使用CGAL::Polygon_mesh_processing::refine()和CGAL::Polygon_mesh_processing::fair()函数。\[2\]此外,CGAL库还提供了一些计算法线的函数,如CGAL::Polygon_mesh_processing::compute_face_normals()、CGAL::Polygon_mesh_processing::compute_vertex_normals()和CGAL::Polygon_mesh_processing::compute_normals(),可以用于计算面、顶点或两者的所有法线。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [[CGAL] 多边形网格处理CGAL::Polygon_mesh_processing](https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/116134618)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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int main(int argc, const char** argv) { //****************************************获取数据***************************************************** const std::string input_filename = (argc > 1) ? argv[1] : CGAL::data_file_path("C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\output.xyz"); const char* output_filename = (argc > 2) ? argv[2] : "C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\113.xyz"; //输出文件名称 std::vector points; if (!CGAL::IO::read_points(input_filename, 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 " << input_filename << std::endl; return EXIT_FAILURE; } //****************************************点云平滑************************************************* unsigned int k = 5; //邻近点数 double offset_radius = 0.01; CGAL::vcm_estimate_normals<std::vector>(points, offset_radius, k, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map())); //使用vcm算法来获取每个点的法向量,后面的参数指定了我们的点与法向量对于的部分 //********************************************保存数据************************************************* if (!CGAL::IO::write_points(output_filename, points, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()) .stream_precision(17))) return EXIT_FAILURE; std::cout << "计算结束!" << std::endl; return EXIT_SUCCESS; } 我想将此算法改成遍历文件夹应该怎么写

vector points; for (size_t i = 0; i < input->size(); i++) { float px = input->points[i].x; float py = input->points[i].y; float pz = input->points[i].z; float nx = input->points[i].normal_x; float ny = input->points[i].normal_y; float nz = input->points[i].normal_z; points.push_back(PointVectorPair(Kernel::Point_3(px, py, pz), Kernel::Vector_3(nx, ny, nz))); } // ---------------------------------参数设置--------------------------------- const double s_angle = 25; // 平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90] const double edge_s = 0; // 边缘的敏感性取值范围[0,1] const double n_radius = 0.25; // 邻域点搜索半径 const std::size_t n_out = points.size() * 10; // 上采样后的点数 // ----------------------------------上采样---------------------------------- CGAL::edge_aware_upsample_point_set<CGAL::Parallel_if_available_tag>(points, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()). sharpness_angle(s_angle). // 控制输出结果的平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90]。 edge_sensitivity(edge_s). // 边缘的敏感性取值范围[0,1],边缘敏感度越大,在尖锐边缘处插入点的有限度越高 neighbor_radius(n_radius). // 邻域点的个数,如果提供,查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径 // 而不是固定数量的邻居。在这种情况下,参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多) number_of_output_points(n_out)); // 上采样后的点数 std::cout << "上采样完毕!!!" << std::endl;将上述代码中的CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal

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