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本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为”https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716″。
这里三维点云重建是指根据三维点云重建目标的表面或轮廓，即表面重建。三维点云是一批离散的点，这样空间中必然回有一些位置是空的，没有数据信息。点云重建是让三维物体的表面都由一个个平面组成，即在表面处成为连续状态。这里仅介绍open3d中几个三维重建函数。
Alpha shapes 是一种散点外轮廓的提取方法。open3d中对应的函数为create_from_point_cloud_alpha_shape，其关键参数为alpha。alpha是该方法在搜索外轮廓时的半径大小。alpha值越小，网格的细节就越多，分辨率越高。
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=2)
Ball pivoting滚球算法的思路来源于Alpha shapes，是从二维到三维的一种转换。Ball pivoting也是一种用作点云三角化的常用方式。 open3d中对应的函数为create_from_point_cloud_ball_pivoting，其关键参数为radii。radii是滚球的半径，而且可以设置多个值，也就是可以用多个尺寸的滚球来进行三角面构建。注意事项：该方法要求点云必须有法向量，或者在此之前使用法向量计算函数计算出法向量。
Original: https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124539257
Author: Coding的叶子
Title: 三维点云重建 — open3d python
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