#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType);
#include <vtkSmartPointer.h>
#include <vtkPolyDataReader.h>
#include <vtkSmoothPolyDataFilter.h>
#include <vtkPolyDataMapper.h>
#include <vtkActor.h>
#include <vtkRenderer.h>
#include <vtkRenderWindow.h>
#include <vtkRenderWindowInteractor.h>
int main()
	vtkSmartPointer<vtkPolyDataReader> reader =
		vtkSmartPointer<vtkPolyDataReader>::New();
	reader->SetFileName("fran_cut.vtk");
	reader->Update();
	vtkSmartPointer<vtkSmoothPolyDataFilter> smoothFilter =
		vtkSmartPointer<vtkSmoothPolyDataFilter>::New();
	smoothFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
	smoothFilter->SetNumberOfIterations(100);
	smoothFilter->Update();
	vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper> inputMapper =
		vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper>::New();
	inputMapper->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
	vtkSmartPointer<vtkActor> inputActor =
		vtkSmartPointer<vtkActor>::New();
	inputActor->SetMapper(inputMapper);
	vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper> smoothedMapper =
		vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper>::New();
	smoothedMapper->SetInputConnection(smoothFilter->GetOutputPort());
	vtkSmartPointer<vtkActor> smoothedActor =
		vtkSmartPointer<vtkActor>::New();
	smoothedActor->SetMapper(smoothedMapper);
	double leftViewport[4] = { 0.0, 0.0, 0.5, 1.0 };
	double rightViewport[4] = { 0.5, 0.0, 1.0, 1.0 };
	vtkSmartPointer<vtkRenderer> leftRenderer =
		vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
	leftRenderer->SetViewport(leftViewport);
	leftRenderer->AddActor(inputActor);
	leftRenderer->SetBackground(1, 0, 0);
	leftRenderer->ResetCamera();
	vtkSmartPointer<vtkRenderer> rightRenderer =
		vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
	rightRenderer->SetViewport(rightViewport);
	rightRenderer->AddActor(smoothedActor);
	rightRenderer->SetBackground(0, 0, 0);
	rightRenderer->ResetCamera();
	vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> rw =
		vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
	rw->AddRenderer(leftRenderer);
	rw->AddRenderer(rightRenderer);
	rw->SetSize(640, 320);
	rw->SetWindowName("PolyData Grid Smooth By LapLasian");
	vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> rwi =
		vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
	rwi->SetRenderWindow(rw);
	rwi->Initialize();
	rwi->Start();
	return 0;
   
 vtkSmoothPolyDataFilter::SetNumberOfIterations()控制平滑次数，次数越多平滑的越厉害。200次的平滑效果如下图所示：
   BoundarySmoothing:控制是否对边界点平滑。这里需要理解边界点的概念，在一个网格模型中，一条边只被一个单元包含那么这条边就是边界边，而边界边上的点则为边界点。如果一个模型中含有边界边，则说明该模型不是封闭的，正如图中的一样。
   FeatureEdgeSmoothing:控制是否对特征边上的点进行平滑。如果一条边被两个邻近的多边形共用，若两个多边形法向量的夹角（特征角）大于定义的阈值，则说明该边为一条特征边。因此，FeatureEdgeSmoothing设置开始时，需要调用SetFeatureAngle()函数设置特征角的阈值。具体如图所示：
   
vtkSmartPointer<vtkWindowedSincPolyDataFilter> wndSincSmoothFilter =
		vtkSmartPointer<vtkWindowedSincPolyDataFilter>::New();
	wndSincSmoothFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
	wndSincSmoothFilter->SetNumberOfIterations(10);
	wndSincSmoothFilter->Update();
   
 算法的输出结果如下所示：
                    1.网格平滑现代扫描技术的发展使得获取点云数据不再困难，通过曲线重建技术可以获取表面网格来表示各种复杂的实体。但是点云数据中往往存在噪声，这样得到的重建网格通常都需要进行平滑处理。拉普拉斯平滑是一种常用的网格平滑算法。该方法的原理比较简单，如下图所示：将每个点用其邻域点的中心来代替。通过不断地迭代，可以得到较为光滑的网格。VTK中，VTKSmoothPolyData
 以下示例显示了工作中的各种算法，所有算法均从上面相同的随机生成的磁盘网格开始。 单元格颜色表示质量； 深绿色不好，黄色很好。
CVT（质心Voronoi镶嵌）
 均匀密度松弛Lloyd算法（ --method lloyd --omega 2.0 ）
 均匀密度拟牛顿迭代
				
#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle)
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType)
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2)
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingVolumeOpenGL2)
#include <vtkActor.h>
#include <vtkCamera.h>
#includ...
				
基于滤波的算法
拉普拉斯网格平滑算法
可以认为定义在顶点上的信息是一个信号流f(x,t),这个信号会随时间扩散可以认为定义在顶点上的信息是一个信号流f(x,t), \\这个信号会随时间扩散可以认为定义在顶点上的信息是一个信号流f(x,t),这个信号会随时间扩散
扩散方程为∂f(x,t)∂t=λΔf(x,t)扩散方程为\frac {∂f(x,t)}{∂t}=\lambda \Delta f(x,t)扩散方程为∂t∂f(x,t)​=λΔf(x,t)
应用到网格上定义f(t)=(f(v1,t),...,f(vn,
CPR±+Curved+Planar+Reformation
下载: https://www.jianguoyun.com/p/DXY5HOoQgYiuCRia-PED (访问密码 : r0ga0d)
曲面重建CPR步骤
输入点拟合样条曲线（利用vtkSplineFilter）
计算样条曲线各点的法向量(弗莱纳公式)
根据点和法向量截取图片(vtkProbeFilter)
每张图片拼接起来(vtkImageAppend)
VTK实现
常用功能vtk肯定提供现成办法
				
网格平滑vtkSmoothPolyDataFilter
网格平滑是一种调整数据集中点坐标的技术。网格平滑的目的是提高网格的外观和提高单元数据集的形状。在平滑过程中，不会改变数据集的拓扑结构，只改变几何结构。网格平滑的应用包括提高等值面的外观，或者作为移除表面噪声的模型工具。通过应用网格平滑，模型的外观能够动态地提高。
拉普拉斯平滑是一种常用的平滑算法。`VTK`中 的`vtkSmoothPol...
1.https://blog.csdn.net/hw140701/article/details/52796290
2.https://blog.csdn.net/HopefulLight/article/details/79157144?utm_source=blogxgwz6
经典的Signed Distance Function重建算法主要流程如下：
1、对每个数据点，搜索其邻域数据点，使用特征向量方法计算法线和法平面
2、由于法线的方向可有正负两个不确定，故对全局使用最小生成树近似计算法线朝
				
对于光学扫描设备(例如激光雷达)采集到得非规则点云数据，一个最重要的需求就是进行表面重建(Surface Reconstruction)，使用三角片拟合成片密集分布的点云，形成连续、精确、良态的曲面三角化表示。 
目前主流的算法课分为剖分类、组合类和拟合类。剖分类比如Voronoi图、Delaunay三角剖分，原始数据点即为顶点，数据无损失，数据冗余多，生成的曲面不光顺，容易受噪声影响。组合类比如
				
很抱歉，作为一种语言模型，我并不能直接写代码。不过，我可以给出一些提示和代码片段，帮助你实现点云三维重建。
假设你已经有了一个包含三维点坐标的数据集，你可以使用一个三维可视化工具，如 Matplotlib 或者 VTK，来重建点云。
以下是一个使用 Matplotlib 实现点云三维重建的代码片段：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成随机点云数据
np.random.seed(42)
points = np.random.rand(3, 100)
# 创建三维图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制点云
ax.scatter(points[0, :], points[1, :], points[2, :])
# 显示图形
plt.show()
请注意，以上代码仅作为示例，并不适用于所有情况。根据你的数据和需求，你可能需要进行一些更改。