2.1 Lightweight point cloud data Point cloud data lightweight follows 的简体中文翻译

2.1 Lightweight point cloud data Po

2.1 Lightweight point cloud data Point cloud data lightweight follows the principle of "sparse points where the surface changes slowly and dense points where the curvature changes greatly". In CATIA, the adaptive and Homogeneous methods are used to lighten the high density point cloud data. Under the same parameters, the lightweight results are shown in figure 2 and table 1.Under the same parameters, the effect of Adaptive is lighter than that of Homogeneous, but the details are easily filtered out. The filtered point cloud data can provide some reference for designers in a wide range, but the local performance is not good. For the accuracy of the point cloud data after processing, there is no accuracy evaluation analysis yet. BIM designers can select appropriate parameters to lighten the processing according to actual needs.
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2.1轻点云数据<br>点云数据轻量级遵循“疏点,其中表面变化缓慢和密集的点,其中曲率变化大”的原则。在CATIA中,所述自适应和均相方法用于减轻高密度点群数据。在相同的参数,轻量化的结果示于图2和表1。<br>在相同的参数,自适应的效果比齐的打火机,但细节很容易被过滤掉。过滤后的点云数据可以提供广泛的设计师一些参考,但当地的表现并不好。点云数据的处理之后的准确性,也没有准确的评估分析呢。BIM设计人员可以选择适当的参数可以根据实际需要,以减轻处理。
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2.1 轻量级点云数据<br>点云数据轻量遵循"稀疏点,其中表面变化缓慢和密集点,曲率变化很大"的原则。在 CATIA 中,采用自适应和均质方法来减轻高密度点云数据。在相同的参数下,轻量级结果如图 2 和表 1 所示。<br>在相同的参数下,自适应的效果比同质效果轻,但细节很容易过滤掉。过滤的点云数据可以为设计人员提供广泛的参考,但本地性能不佳。对于处理后点云数据的准确性,目前尚无精度评价分析。BIM 设计人员可以选择适当的参数,以便根据实际需要减轻处理。
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2.1轻量级点云数据<br>点云数据轻量级遵循“曲面变化缓慢的稀疏点和曲率变化较大的密集点”的原则。在CATIA中,采用自适应和齐次的方法对高密度点云数据进行光照处理。在相同的参数下,轻量级结果如图2和表1所示。<br>在相同的参数下,自适应的效果比均匀的效果要轻,但细节容易被滤除。过滤后的点云数据可以为广大设计人员提供一定的参考,但局部性能不好。对于处理后的点云数据的精度,目前还没有进行精度评价分析。BIM设计人员可以根据实际需要选择适当的参数,以减轻加工过程的工作量。
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