pointcloudsimplifier

点云功能。

点云功能具有简化的原始点子集。

点云功能包含简化点云中未包含的所有点。

非点云几何形状通过该输出<被拒绝>港口。

内侧轴变换：基于内侧轴变换（垫）进行简化。该方法估计每个点的法线，并使用球收缩算法来近似垫。然后它根据每个点的本地特征大小（LFS）来对点云进行采样，由从点到内侧轴的最短距离定义。高曲率（低LFS）区域的点以比冗余低曲率（高LFS）点更高的密度采样。

指定所需的简化级别，将LFS值与采样密度相关联。更高的值将导致整体密度较低。典型值范围为0.01至0.8。

指定网格单元格的最小采样密度（每个方形单元点）。值为0意味着采样密度不从下面限定。这对于在几乎平坦的区域中保持最小细节水平可以是有用的，否则会因为平面检测而完全除去。

指定网格单元格的最大采样密度（每个方形单元点）。值为0意味着采样密度不是从上面限定的。

线性：在简化期间使用未修改的LFS值。

二次（LFS ^ 2）：在简化期间使用LFS值的平方。这将增加曲率对点采样的影响。

指定基于网格的LFS简化的单元格大小。在简化期间，点云分为这种尺寸的均匀网格。基于其包含点的平均值值计算每个单元的采样密度。这应该尽可能小，但足够大，平均每种细胞5-10点。选择汽车将允许FME根据输入点云中的边界框和点数估计合理的单元格大小。

指定球收缩算法使用的初始半径。在近似垫时，较大的值将允许检测更大的形状。选择汽车将允许FME根据输入点云中的边界框和点数来估计合理的初始半径。

指定在估算点法线时要考虑的附近点数。使用更高的值使用更密集的输入来产生更一致的正常量。典型值范围为5到20。

在球缩迭代期间指定内侧球的定义点之间的最小角度（以度）。当角度低于此阈值时，迭代停止。值为0意味着不会发生球保存。典型值范围为0到30。

指定初始内侧球的定义点之间的最小角度（以度）。如果第一迭代的角度低于该阈值，则没有分配内侧球。值为0表示没有发生平面检测。典型值范围为0到40。

指定附近要检查的附近点数平分阈值。较高的值将导致更少的嘈杂垫点，但也会限制检测小功能的能力。典型值范围为1到5。

这平分阈值用于在LFS计算之前清洁垫点。较低的值意味着更具侵略性的清洁，这意味着对垫中的噪声更加稳健，但将检测到更少的功能。典型值范围为0.1到10。

仅使用内部垫：计算LFS值时只考虑内部垫。

使用室内和外部垫子：计算LFS值时考虑内部和外部垫。