基于VTK的点云可视化
基于VTK的有限元网格可视化研究及软件设计
基于VTK的有限元网格可视化研究及软件设计概述：有限元法在工程领域中广泛应用于结构分析、流体力学等领域，但网格的可视化对于分析结果的理解和后续处理非常重要。
本文基于可视化工具包VTK(Virtual Toolkit)，针对有限元网格进行可视化研究，并设计了一个基于VTK的有限元网格可视化软件。
关键词：有限元法，网格可视化，VTK，软件设计一、VTK简介VTK是一个开源的跨平台的三维数据可视化和图形图像处理工具包。
它提供了丰富的可视化算法和工具，可以处理包括有限元网格在内的复杂数据集并进行可视化。
二、有限元网格可视化研究在有限元网格可视化研究中，首先需要根据有限元分析的计算结果生成有限元网格。
然后，利用VTK的网格数据结构，将有限元网格导入到VTK中进行后续处理和可视化。
1.有限元网格生成根据有限元法的计算结果，可以得到每个单元的节点坐标和连接关系。
根据这些信息，可以使用VTK的vtkUnstructuredGrid数据结构创建有限元网格，并将节点和单元的信息添加到网格中。
2.网格数据处理3.网格可视化在有限元网格可视化研究中，常用的可视化方式包括网格的显示、色彩映射、连线和边缘显示等。
利用VTK的可视化算法，可以实现这些功能，并通过用户界面进行交互。
三、软件设计基于上述研究内容，设计了一个基于VTK的有限元网格可视化软件，具体包括以下几个模块：1.网格导入模块：实现有限元网格数据的导入和加载。
2.网格处理模块：提供对有限元网格的平滑、剪裁、加密等操作。
3.可视化模块：实现有限元网格的可视化，包括网格的显示、色彩映射、连线和边缘显示等。
4.用户界面模块：提供用户界面，用于交互和控制有限元网格可视化软件。
软件设计采用面向对象的思想，其中每个模块对应一个类，各个类之间通过调用和传递参数进行交互。
同时，结合VTK提供的接口和算法，实现了有限元网格的可视化和后续处理功能。
总结：本文基于VTK的有限元网格可视化研究及软件设计，通过VTK的网格数据结构和可视化算法，实现了有限元网格的可视化和后续处理。
vtk点云坐标系
vtk点云坐标系介绍在计算机图形学中，点云是由大量的点组成的三维数据集合，它可以用来表示物体的形状、表面纹理等信息。
vtk（Visualization Toolkit）是一个强大的开源图形库，用于可视化和处理各种类型的数据，包括点云数据。
在vtk中，点云的坐标系是一个非常重要的概念，它决定了点云中每个点的位置和方向。
本文将详细介绍vtk点云坐标系的相关知识。
坐标系的概念坐标系是用来描述点在空间中位置的一种方式。
在三维空间中，常用的坐标系有笛卡尔坐标系、极坐标系和球坐标系等。
而在vtk中，使用的是笛卡尔坐标系。
笛卡尔坐标系笛卡尔坐标系是由三个相互垂直的坐标轴组成的。
在vtk中，这三个坐标轴分别是X轴、Y轴和Z轴。
X轴和Y轴在平面上垂直，Z轴垂直于平面。
每个点的位置可以由X、Y和Z三个坐标值来表示。
vtk点云的坐标系在vtk中，点云的坐标系是由vtkPolyData对象的点数据集合和vtkPoints对象的坐标值共同决定的。
vtkPolyData是vtk中用于表示几何数据的一种数据结构，它包含了点、线和面等几何元素的信息。
而vtkPoints是vtkPolyData中的一部分，它用于存储点的坐标值。
点云的坐标系转换在vtk中，可以通过vtkTransform对象来实现点云的坐标系转换。
vtkTransform 是一个用于表示坐标系变换的类，它可以对点云进行平移、旋转、缩放等操作。
通过vtkTransform对象，可以将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系。
vtk点云坐标系的应用vtk点云坐标系的应用非常广泛，下面将介绍几个常见的应用场景。
点云的显示在vtk中，可以使用vtkRenderWindow和vtkRenderer来显示点云数据。
vtkRenderWindow是一个用于显示vtk对象的窗口，vtkRenderer是一个用于渲染vtk对象的类。
通过vtkRenderWindow和vtkRenderer，可以将点云数据显示在屏幕上，并可以通过鼠标和键盘进行交互操作。
vtk点云插值算法
VTK点云插值算法简介VTK（Visualization Toolkit）是一个用于可视化和图形处理的开源软件系统。
它提供了各种算法和工具，用于处理和呈现各种类型的数据，包括点云数据。
点云插值是一种通过在已知点的基础上生成新点的方法，以填充空白区域或增加密度。
VTK提供了多种点云插值算法，本文将详细介绍其中的一些算法。
1. 最近邻插值算法最近邻插值算法是一种简单且常用的点云插值方法。
它的原理是在目标点附近找到最近的已知点，并将其属性值赋给目标点。
这种方法的优点是计算速度快，但缺点是生成的点云可能具有较大的误差。
VTK中的vtkKdTree类可以用于实现最近邻插值算法。
它通过构建kd树来加速最近邻搜索。
首先，我们需要将已知点云数据加载到kd树中。
然后，对于每个目标点，可以使用FindClosestPoint方法找到最近的已知点，并将其属性值赋给目标点。
以下是使用VTK进行最近邻插值的示例代码：#include <vtkSmartPointer.h>#include <vtkKdTree.h>int main(){// 加载已知点云数据vtkSmartPointer<vtkPoints> knownPoints = vtkSmartPointer<vtkPoints>::New();// ...// 构建kd树vtkSmartPointer<vtkKdTree> kdTree = vtkSmartPointer<vtkKdTree>::New();kdTree->BuildLocatorFromPoints(knownPoints);// 加载目标点云数据vtkSmartPointer<vtkPoints> targetPoints = vtkSmartPointer<vtkPoints>::New ();// ...// 最近邻插值for (vtkIdType i = 0; i < targetPoints->GetNumberOfPoints(); i++){double targetPoint[3];targetPoints->GetPoint(i, targetPoint);vtkIdType closestPointId = kdTree->FindClosestPoint(targetPoint);double closestPointValue = knownPoints->GetPointData()->GetScalars()-> GetTuple1(closestPointId);// 将属性值赋给目标点targetPoints->GetPointData()->GetScalars()->SetTuple1(i, closestPointV alue);}// ...}2. 重心插值算法重心插值算法是一种基于三角网格的点云插值方法。
基于VTK的数值模拟结果可视化
基于VTK的数值模拟结果可视化作者：王延红丁升袁媛林成地来源：《现代电子技术》2013年第06期摘要： VTK是三维重建方面一个大型的函数库，其应用日益广泛。
在对数值模拟软件进行开发时，需要对曲线、等值线、三维场等结果数据进行可视化。
在VC环境下通过VTK类库的调用实现了数值模拟可视化模块的开发。
首先对VTK进行了源码编译和环境配置。
以VTK对曲线数据的读取和可视化为例，介绍了通过C++对VTK库的调用方法，并给出了可视化结果，通过VTK对灯光、色彩及方位等的控制进一步增强了结果的可视化效果。
结果表明，应用VTK类库进行数值模拟结果可视化模块的开发具有效率高、效果好、交互性强的特点。
关键词：函数库；结果数据可视化；数值模拟软件开发； VTK中图分类号： TN911⁃34； TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）06⁃0015⁃040 引言科学计算可视化在各个领域得到越来越广泛的应用，可视化是运用计算机图形学和图像处理技术将科学计算过程及计算结果的数据转换为图形及图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论方法和技术[1]。
在众多的可视化工具中，VTK以其简便、易用等特点得到越来越多的应用。
VTK是在三维函数库OpenGL 的基础上采用面向对象的设计方法发展起来的。
它将在可视化开发过程中经常遇到的细节屏蔽起来，并将一些常用的算法进行了封装。
VTK具有强大的三维图形功能和非常好的流（streaming）和高速缓存（caching）的能力[2]，支持基于网络的工具和多种着色，支持对多种数据类型进行处理，代码具有良好的可移植性。
VTK以其优良的性能成为数据场可视化研究领域的有力工具[3⁃5]。
在对数值模拟结果进行可视化时，需要对曲线、等值线、三维场等结果数据进行可视化。
在VC环境下通过VTK类库的调用实现了结果可视化模块的开发。
1 VTK的特点及使用方法1.1 VTK简介VTK是美国Kitware公司开发的一套C++类库，它吸收了众多优秀的图像处理和图形生成算法，可方便地对数据集进行各种变换和操作，是一个计算机图形、可视化技术及图像处理软件系统。
vtk点云插值算法
vtk点云插值算法摘要：1.引言2.vtk 点云插值算法介绍3.插值方法分类4.细分方法5.应用场景6.总结正文：1.引言VTK（Visualization T oolkit）是一个开源的跨平台计算机图形库和应用程序接口，广泛应用于医学成像、地理信息系统、计算机辅助设计等领域。
在处理点云数据时，vtk 点云插值算法可以帮助我们在不同分辨率下展示和分析数据，提高可视化效果和精度。
2.vtk 点云插值算法介绍vtk 点云插值算法主要利用细分方法对原始点云数据进行插值，从而实现点云的平滑、缩放等操作。
插值过程中，通常采用泰森多边形（Thiessen Polygon）或者球形（Spherical）等方法对点云进行细分。
此外，还可以根据用户需求设置插值参数，如细分级别、插值方法等。
3.插值方法分类根据插值的目标和方法，vtk 点云插值算法可以分为以下几类：- 泰森多边形插值：通过将相邻的点组合成多边形，然后根据多边形面积进行细分。
这种方法适用于面状数据，能够较好地保持原始数据的拓扑关系。
- 球形插值：将相邻的点组合成一个球形区域，根据球形面积进行细分。
这种方法适用于点云的缩放和平滑处理，能够获得较好的视觉效果。
4.细分方法细分方法是vtk 点云插值算法的重要组成部分，主要有以下几种：- 线性插值：根据相邻点间的距离和方向进行插值，适用于平滑和缩放操作。
- 二次插值：在线性插值的基础上，考虑相邻点间的高次方向，适用于更加精确的插值。
- 三次插值：在二次插值的基础上，进一步考虑高次方向，适用于高精度插值。
5.应用场景vtk 点云插值算法广泛应用于以下场景：- 点云数据的可视化：通过插值算法，可以在不同分辨率下展示点云数据，提高可视化效果。
- 点云数据的分析：对原始点云数据进行插值后，可以更加精确地分析数据特征和规律。
- 点云数据的处理：通过插值算法，可以实现点云的平滑、缩放等操作，为后续处理提供便利。
6.总结vtk 点云插值算法是一种有效的处理点云数据的方法，通过细分和插值技术，可以在不同分辨率下展示和分析点云数据，提高可视化效果和精度。
基于VTK的三维点云曲面重建研究
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ８ — ７ ９ ９ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ — ０ １ ５ ６ — ０ ３
Ｄ Ｏｌ ： １ ０． １ ６ １ ５ ７ ／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ０ ２ ５ ８ — ７ ９ ９ ８ ． ２ ０ １ ５． ０ ４ ． ０ ３ ９
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｇ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｇ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎ ５ ４ １ ０ ０ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
３ Ｄ ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＶＴ Ｋ
Ｍｏ Ｊ ｉ ａ ｎ ｗｅ ｎ， Ｐ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｋ ｅ ｎ ｇ， Ｙｕ ａ ｎ Ｈｕ ａ
ａ ｂ ｏ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｕ ｓ ｅ ｓ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｃｒ ｕ ｓ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｇ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ３ －Ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｏ ｏ ｌ ｋ —
《点云库PCL学习教程》第7章 可视化
在窗口运行期间处理x回调函数，key为键值标识此回调 函数，直到窗口关闭。
void runOnVisualizationThreadOnce(VizCallable x)
同上，但只调用回调函数一次。
void removeVisualizationCallable(const std::string& key=“callable”)
功能同上，其中instance引用指向实现该回调函数的对 象。 2. class pcl::visualization::FloatImageUtils 类FloatImageUtils针对二维浮点数组的可视化类。 类FloatImageUtils关键成员函数：
static void getColorForFloat(float value, unsigned char& r, unsigned char& g, unsigned char& b)
7.1 可视化相关概念及算法简介
可视化方面相关概念比较常见，此处不进行详细列 出。
7.2 PCL中visualization模块及类介绍
PCL中pcl_visualization库提供了可视化相关的数据结 构和组件，其主要是为了可视化其他模块的算法 处理后的结果，可直观的反馈给用户。其依赖于 pcl_common、pcl_range_image、pcl_kdtree、 pcl_IO模块以及VTK外部开源可视化库。
刷新已有直方图显示，cloud为存储直方图的点云，hsize 为直方图大小，id为点云的ID。 void setGlobalYRange(float minp, float maxp)
设置视口的背景颜色，r、g、b为颜色，viewport为那个 视口。
vtk点云坐标系
vtk点云坐标系摘要：1.引言2.vtk 点云坐标系的定义3.vtk 点云坐标系的应用领域4.vtk 点云坐标系的优势和局限性5.总结正文：1.引言Vtk 点云坐标系是计算机图形学和计算机视觉领域中一个重要的概念，它用于描述三维空间中的点集。
Vtk 点云坐标系在三维建模、虚拟现实、机器人导航等许多领域都有着广泛的应用。
2.vtk 点云坐标系的定义Vtk 点云坐标系是一个由多个点组成的三维空间数据结构。
每个点都包含其坐标值（x, y, z），以及可能的其他信息（如颜色、纹理等）。
点云坐标系中的点可以是任意的分布，可以表示一个物体表面的采样点，也可以表示空间中的一个整体分布。
3.vtk 点云坐标系的应用领域Vtk 点云坐标系在许多领域都有着广泛的应用。
在三维建模中，点云可以用来表示物体的形状，然后通过插值和拟合等方法生成物体表面的连续曲面。
在虚拟现实和增强现实中，点云可以用来表示场景中的物体，为用户提供真实的三维交互体验。
在机器人导航中，点云可以用来表示地图，为机器人提供导航信息。
4.vtk 点云坐标系的优势和局限性Vtk 点云坐标系的主要优势在于它可以表示任意形状的物体，并且可以方便地进行编辑和处理。
此外，点云数据结构可以很容易地与其他计算机图形学和计算机视觉技术相结合，如渲染、纹理映射、形状识别等。
然而，Vtk 点云坐标系也存在一些局限性。
首先，由于点云数据通常是离散的，因此很难进行精确的几何计算，如测量、拟合等。
其次，处理大量的点云数据可能需要大量的计算资源和时间。
5.总结Vtk 点云坐标系是一个在计算机图形学和计算机视觉领域中重要的数据结构。
它不仅可以表示任意形状的物体，而且可以方便地进行编辑和处理。
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在可 视化 过程 中， 首先确定数据源 （ Ｄａ ｔ ａ Ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ） ， 可 以是 利用 ｖ ｔ ｋ 功能创建的数据源 ， 更多的是数据文件 ， 通过对数据文件的读取 开源的、 可跨平台的可视化工具包 ， 主要用于三维计算机 图形 、 图像 ２ １ ； 选择适 当的数据处理方法 ， 处 理和 可 视 化 。 Ｖ ＴＫ 是 在 面 向对 象 的基 础 上 设 计和 实 现 的 ， 采用 ｃ ＋ ＋ 使数据 以数据流的形式在管线中流动［ 使数据 流到达过滤（ Ｆ ｎ ｔ ｅ ｒ ） 阶段对 数据 进行处理 ， 形成新的数据集 ， 构建核 心 内容 。 另 外Ｖ ＴＫ能够进 行 自动语 言转换 ， 故可 同时支持 这时的数 据 已经不再是离散的点 ， 而是具有一定的几何 结构 ， 接下 Ｔ ｃ ｌ ／ Ｔ ｋ， Ｊ ａ ｖ ａ 和Ｐ ｙ ｔ ｈ ｏ ｎ 等多种语 言。 ｖ Ｔ Ｋ作为可视化工具包使可视 ＶＴＫ（ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｏ ｌ ｋ ｉ ｔ ） 是 由ｋ ｉ ｔ ｗａ ｒ ｅ 团队创 建和扩展 的 ，
— —
云数据文件 ， 结合库 的使 用， 实现点云的显示和基本的交互操作 。
１ ｖ ｔ ｋＷ ｉ ｄ ｇ ｅ ｔ ｓ — — ｌ ｖ ｔ ｋ ｓ ｙ ｓ— — ｌ ｖ ｔ ｋ ｖ ｅ ｒ ｄ ｉ ｃ ｔ— — １ ＱＶＴＫ
２ 开发 环 境 配置
本 文 以Ｑ Ｔ为开 发工具 ， 但Ｑ Ｔ并不 能直 接绘制 、 显示三维坐 标
ｌ ｖ ｔ ｋＧｅ ｏ ｖ ｉ ｓ －ｌ ｖ ｔ ｋ Ｇｒ ａ ｐ ｈｉ ｃ ｓ －ｌ ｖ ｔ ｋＨｙｂ ｒ ｉ ｄ — — 体表面 的空 间点 云数据 ， 通过对点云数据的结 构创建实现场景的渲 ｌ ｖ ｔ ｋ Ｉ Ｏ － ｌ ｖ ｔ ｋ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｖ ｉ ｓ － ｌ ｖ ｔ ｋ ｍｅ ｔ ａ ｉ ｏ － ｌ ｖ ｔ ｋ ｐ ｒ ｏ ｊ ４ 、 染。 随着激光 扫描 技术的不断发展 和应用范围 的不断扩大 ， 激光扫
描相 关理论和技术的研究已经成为热点 问题。 散乱点云数据 的可视 化是激光扫描技术应用的一个重要环节 。 本文针对 ． １ ａ ｓ 格式散乱点
－
ｌ ｖ ｔ ｋ Ｐａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ－ｌ ｖ ｔ ｋＱｔ Ｃｈ ａ ｒ ｔ—ｌ Ｖ ｔ ｋＲｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
－
ｌ ｖ ｔ ｋ Ｖｉ ｅ ｗ ｓ －ｌ ｖ ｔ ｋ Ｖｏ ｌ ｕ ｍｅ Ｒｅ ｎｄ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ＼
映射（ Ｍａ ｐ ｐ ｅ ｒ ） 阶段 。 可视化 化应用 更加普及 ， 为人们提供 了一种较简便、 通用的可视 化方 式。 它 来是几何数据到 图形数据 的转换 阶段 ： 接下来是图形模 型的建立 ， 首先 是图形数据的承载 拥有丰富、 多样的可视化算法 ： 标量 、 矢量 、 张量 、 纹理和体积 的可视 模型创建 完毕 ， 者角色（ Ａｃ ｔ ｏ ｒ ） ， 主要负责设置修饰效果 ｝ 其次是渲染窗 口（ Ｒｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｅ ｒ 化方法 ， 和先进的建模 技术 ： 隐式建模 ， 减少多边 形 ， 网格平滑 ， 切
Ｃｈｉ ｎａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ Ｏｖｅ ｒ ｖ ｉ ｅ
索 春 宝 孙 秀 宁 （ 山东科技大学测绘科学与工程学院， 山东青 岛 ２ ６ ６ ５ ９ ０ ） 【 摘 要】 针对ｈ ｓ 格式 的数据 文件 ， 给 出 了以Ｑ Ｔ为平 台， 基 于Ｖ Ｔ Ｋ 、 ｉ ｆ ｂ Ｌ Ａ Ｓ 的点 云可视 化方 法， 并利用该 方法进行 实验 。 经 实验验 证该方 法灵 活、
方便 。 更便 于对 多功 能 交互的发 掘和 实现 。 【 关键 词１ Ｖ Ｔ Ｋ 点云可视 化 Ｌ Ａ Ｓ 数 据读取
１引言
激 光扫描技术是 近年来 出现 的新技术 ， 它突破了单点 测量 方
例： Ｉ ＮＣ Ｌ ＵＤＥ Ｐ ＡＴ Ｈ ＋： ／ ｕ ｓ ｒ ／ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ／ Ｖ ｔ ｋ － ５ ． ８
ＬＩ ＢＳ ＋＝一Ｌ／ｕ ｓ ｒ ／ｌ ｉ ｂ －ｌ ｖ ｔ ｋＣｏ ｍｍｏ ｎ －ｌ ｖ ｔ ｋ ｅ ｘｏ Ｉ Ｉ ｃ — ｌ ｖ ｔ ｋＦ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ －ｌ ｖ ｔ ｋＧｅ ｎ ｅ ｒ ／ ｃ Ｆｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ －ｌ ｖ ｔ ｋｆ ｔ ｇ ｌ
— —
法， 具有高效率 、 高精度 的独特优势。 激光扫描技术可 以快速获取物
点， 故借助 Ｖ ＴＫ来 实 现 三 维 点 坐 标 的绘 制和 显 示 。 ２ ． １ ｖＴＫ 介 绍
３、 ， Ｔ Ｋ 可视化管线的设计
Ⅷ （ 的可视化管线设计是基 于管线流的设计模式， 将要处理的 数据作为流动介质在管线 中流动， 不同的阶段对数据进行 不同的处 理， 最终完成处理数据的显示 。 、 厂 １ 的可视化管线设计如图１ 所示［ １ 】 。
割， 描绘轮廓和Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ 三角网等。 除了可视化功能以外， Ｖ Ｔ Ｋ还拥
Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ） 的设 置 ， 主要有两个应用 ： 渲染环境的设置和人机交互的
在一切准备就绪后就可以由渲染器（ Ｒ ｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ｅ ｒ ） 发出Ｒｅ ｎ ｄ ｅ ｒ （ ） 命 有一套三维交互控件 ， 涵盖了基本 的点 云显示时所 需的人机交互操 实现 ｌ 令 ， 进行渲染 ， 实现数据 的可视化 。 作， 且可 以进行 交互操作的 自定义。 完成点云数据的显示后 ， 我们还需要实现对数据的多角度观察 ， ２ ． ２ ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ 下ＶＴＫ库 的 配 置 也就是交互问题 。 在可视化管线中ｖ ｔ Ｘ Ｒ ｎ ｅ ｄ ｅ ｒ ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｌ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｃ ｏ ｒ ￣为 Ｖ Ｔ Ｋ 官方 网站ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗｗ ｗ． ｖ ｔ ｋ ． ｏ ｒ ｇ ／ 为我们提供 了ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ