我正在开发一个实时扫描仪，我可以在其中实时扫描表面。到目前为止，我可以扫描表面的一小块并可以保存它。一个补丁意味着仅对表面（点云或三角形）进行 1 次扫描。
我想要的是，我想实时扫描多个补丁。为此，我必须将前一个补丁与当前补丁合并。但我不知道合并两个补丁的标准方式或算法是什么，也不知道哪一个是最好的合并方式，例如，在三角剖分之前（点云合并），或者在三角剖分之后（网格合并）。合并意味着删除重叠的点或三角形
我的想法：如果有两个点云，源和目标然后使用VTK，从目标点云中找到一个最近的点，然后选择一个点，另一个被丢弃。这是一种合并的方法吗？这只是我的想法？但问题是，源和目标中的点数会有所不同。
如何使用 VTK 合并两个补丁，请指导我？
还建议我实现实时扫描任务的标准和最佳方式是什么。
案例#1：
i）点云采集
ii) 注册
iii) 合并
iv) 三角测量
案例#2：
i) 点云采集
ii) 注册
iii) 三角测量
iv) 合并
案例#3：
i) 点云采集
ii) 三角测量
iii)注册
iv) 合并
请指导我。谢谢。
我在这里放了一张便条，因为我一直在考虑类似的事情。
您建议的方法（在合并期间进行最近邻搜索）似乎是可行的。如果您基于一些理想的分辨率而不是搜索 1 个邻居进行半径搜索，则合并的两个云之间存在不同大小的问题似乎不是问题。
要管理您的案例 1，您可以尝试合并所有云，然后在三角剖分之前使用体素网格（例如 pcl::VoxelGrid）进行下采样（这将是最简单的方法，但可能不是您想要的）。
封装在 pcl::GreedyProjectionTriangulation 中的算法似乎主要在下面的论文 [1] 中描述。在那篇论文中，他们还描述了一个增量网格更新过程，这是对算法的一个小改动（他们删除了靠近新点的三角形并再次开始贪婪三角剖分）。据我所知，这还没有在 PCL 中实现，但应该不会太难。这将对应于您的情况 2。但是，您得到的网格将取决于您合并云的顺序。因为这是一项时间投资，我建议先尝试基于点的合并。
[1] 马顿、ZC、RB Rusu 和 M. Beetz。2009.“关于大型和嘈杂点云的快速表面重建方法”。在 IEEE 机器人与自动化国际会议上，3218-3223。http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5152628。