CGAL/Nef_3/Volume.h

时间: 2023-08-13 16:07:56 浏览: 33
CGAL (Computational Geometry Algorithms Library) 是一个C++库,用于解决各种计算几何问题。Nef_3 是 CGAL 库中的一个模块,用于处理多边形集合的布尔运算和计算几何操作。Volume.h 是 Nef_3 模块中的一个头文件,提供了与体积相关的函数和类。 在 CGAL/Nef_3/Volume.h 中,你可以找到一些用于计算多边形集合体积的函数和类。这些函数和类可以用于计算多边形集合的体积、重心、表面积和其他相关属性。你可以使用这些函数和类来进行各种几何计算和分析。 请注意,以上是对 CGAL/Nef_3/Volume.h 的概述,具体的函数和类取决于库的版本和实现细节。如果你对具体的函数和类有更多的问题,请提供更详细的信息,我会尽力回答。
相关问题

CGAL 中没有#include <CGAL/Length_accessor.h>头文件

非常抱歉,我之前的回答有误。在CGAL中实际上没有`<CGAL/Length_accessor.h>`头文件,计算曲线长度的方法与之前的回答略有不同。 要计算Bezier曲线的长度,可以使用CGAL库中的`CGAL::approximate_riemannian_length()`函数。这个函数可以近似计算曲线的长度,并且可以通过调整参数来控制计算的精度。以下是一个简单的示例代码,它演示了如何使用`CGAL::approximate_riemannian_length()`函数来计算Bezier曲线的长度: ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_exact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Bezier_curve.h> typedef CGAL::Exact_predicates_exact_constructions_kernel K; typedef K::Point_2 Point_2; typedef CGAL::Bezier_curve<K> Bezier_curve; int main() { // 构造一个二次Bezier曲线 Point_2 p0(0,0), p1(1,2), p2(2,0); Bezier_curve bezier(p0, p1, p2); // 计算曲线的长度 double length = CGAL::approximate_riemannian_length(bezier); std::cout << "Length of the Bezier curve: " << length << std::endl; return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先构造了一个二次Bezier曲线,然后使用`CGAL::approximate_riemannian_length()`函数来计算曲线的长度。最后,我们将计算出的长度输出到控制台上。 请注意,`CGAL::approximate_riemannian_length()`函数的参数还可以接受其他的参数,如计算精度、迭代次数等,具体使用方法可以参考CGAL的文档。

r3live/r3live/CMakeFiles/r3live_mapping.dir/build.make:1021: recipe for target '/home/limit/r3live_ws/devel/lib/r3live/r3live_mapping' failed make[2]: *** [/home/limit/r3live_ws/devel/lib/r3live/r3live_mapping] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:573: recipe for target 'r3live/r3live/CMakeFiles/r3live_mapping.dir/all' failed make[1]: *** [r3live/r3live/CMakeFiles/r3live_mapping.dir/all] Error 2 Makefile:140: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 Invoking "make -j8 -l8" failed

这似乎是一个编译错误,其中某些目标构建失败。这个问题可能有很多原因,比如缺少依赖项、代码错误等。您可以尝试以下几个步骤来解决该问题: 1. 检查是否缺少依赖项,例如 CGAL 库、PCL 库等。如果缺少某些依赖项,请安装它们并重新编译。 2. 检查代码是否有错误,特别是在 r3live_mapping 目录中的代码。如果有错误,请修复它们并重新编译。 3. 尝试清除 CMake 缓存并重新构建。您可以使用以下命令清除缓存: ``` rm -rf CMakeCache.txt CMakeFiles/ ``` 然后重新运行 CMake 和 make 命令进行构建。 希望这些步骤可以帮助您解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的详细信息,以便我更好地帮助您解决问题。

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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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