本发明属于点云补全技术领域，涉及一种基于锚点检测的点云补全方法，该方法首先使用局部删除操作对数据集做预处理，从而模拟不完整的点云；然后将点云所在空间划分为多个锚点，训练神经网络判断锚点的正负性，得到密度均匀，形状规整的正样本锚点；最后在正样本锚点的邻域内通过神经网络生成密集点云，实现由单一锚点向局部的扩散，完成点云的补全。为实现该方法，我们训练了与之适配的GCNet模型，该神经网络模型能够判断锚点的正负性以及生成锚点扩散的三维坐标信息，实现了端到端的点云补全，并解决了现有方法只依靠神经网络回归生成点云坐标而导致的补全效果不佳的问题，提高了点云补全的效果。