Mapping a point cloud onto a 3D "fabric" then flattening.
So I have a scientific dataset consisting of a point cloud in 3D, this point cloud comprises points on a surface that is curved. In order to perform quantitative analysis I however need to map these point clouds onto a surface I can then flatten. I thought about using mapping tools sort of like in the case of the 3d world being flattened onto a map, but not sure how to even begin as I have no experience in cartography and maybe I'm trying to solve an easy problem with the wrong tools.
データセットを簡単に説明すると、窓に小さな点が付いた完全に透明なカーテンがあると想像してください。そのドットパターンを使用して、ドットがある素材に合わせることができれば、それを「まっすぐに」して、拡散の意味のある分析を行うことができます。ドット。手順は、最初に「シート」をポイントクラウドデータに手動でフィットさせ、それらの線に沿って等高線または何かを使用してからシートを平坦化し、ポイントを2次元配列に入れることだと思います。最終的にはおそらくそれも1Dに縮小しますが、2次元の長さが可変であるため、中間の2Dステップが必要だと思います(つまり、シートの一方の端はもう一方の端よりも短いですが、用語では同じ位置に対応します私は Matlab と Amira を使用していますが、新しいツールを学ぶのはいつでも嬉しいです!
どのようにアプローチするかについてのアドバイスやヒントは大歓迎です!