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按距离修剪：使用kd-tree搜索候选邻近点在当前参考点的空间领域中；\nb) 位于参考点影响中心球半径之外的其他点是不能作为候选点。所选择的领域点被称为候选点；\nc) 投影平面的选择：应用距离标准获得的候选点集投影到近似切平面；\nd) 角度排序：以参考点为原点定义新的局部坐标系，前一步的投影平面作为xy平面；候选点集中的所有点都投影到这个平面，点基于局部坐标系的x轴与从原点到投影候选点的角度排序\ne) 可见性：丢弃可能形成自相交网格的点。算法定义了两种边缘类型来检查这种情况；\nI 边界边：仅有一个相邻三角形的边，这些边连接“边缘”点或者“边界”点；\nII 内部边：连接“完成”点与其他任何点；\n使用参考点、候选点集和边界边投影平面。在这种情况下，从参考点到候选点的光线被边遮挡，则该点为不可见。\n\n参考文献：\nNavpreet Kaur Pawar 2013\nGopi, M. & Krishnan, S. 2000\n后续将继续更新。\n\n## 关于mu_和search_radius\n\n### 源码\n\nconst double sqr_mu = mu_*mu_;\nconst double sqr_max_edge = search_radius_*search_radius_;\n\n//距离门槛\ndouble sqr_dist_threshold = (std::min)(sqr_max_edge, sqr_mu * sqrDists[1]);//sqr_mu * sqr_avg_conn_dist);\n\n// Variables to hold the results of nearest neighbor searches\nstd::vector nnIdx (nnn_);\nstd::vector sqrDists (nnn_);\n\n### Doc\n\n![Alt text](assets/1590635841697.png)\n\n * setMu()\n\nSet the multiplier of the nearest neighbor distance to obtain the final search radius for each point (this will make the algorithm adapt to different point densities in the cloud).\n\n * mu_\nThe nearest neighbor distance multiplier to obtain the final search radius.\n\n最邻近点距离的乘子\n用于确定每个点的最终的搜索半径\n\n![Alt text](assets/1590635848149.png)\n\n * setSearchRadius()\nSet the sphere radius that is to be used for determining the k-nearest neighbors used for triangulating.\n\n * search_radius_\nThe nearest neighbors search radius for each point and the maximum edge length.\n\n表示对每个点最邻近搜索的半径\n又该距离限制重建的网格模型面片的最大边长\n\nconst double sqr_max_edge = search_radius_*search_radius_;\n\n//距离门槛\ndouble sqr_dist_threshold = (std::min)(sqr_max_edge, sqr_mu * sqrDists[1]);//sqr_mu * sqr_avg_conn_dist);//sqr_mu * sqr_avg_conn_dist);\n\n由该代码可知，距离门槛search_radius_和sqr_mu * sqrDists[1]当中较小的一个\n前者由用户设定\n后者由用户设定的mu值与点云平均距离的乘积确定\n\nsearch_radius_ 在最近邻搜索前设置，搜索时发挥作用\nmu_ 在搜索完，进行剔除时发挥所用（利用搜索的结果，获取平均距离值，进行相称）\n\n根据文档可知，\n\n### 博客\n\ngp3.setSearchRadius (1.5f); //设置连接点之间的最大距离（最大边长）用于确定k近邻的球半径【默认值 0】\ngp3.setMu (2.5f); //设置最近邻距离的乘子，以得到每个点的最终搜索半径【默认值 0】\n" }