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在平面模型上提取凹多边形的点云处理

article 2024/10/27 6:47:41

在三维点云数据处理中，提取平面上的多边形轮廓是一个常见任务。本文将介绍如何利用PCL（Point Cloud Library）从一个平面模型上提取凹多边形。具体步骤包括点云数据加载、去除噪声、平面分割、点云投影、凹多边形提取以及保存结果。

1. 点云数据的加载与滤波

首先，我们从一个.pcd文件中加载点云数据，并通过直通滤波（PassThrough）去除噪声。滤波器用于减少点云中无效点，以便更清晰地提取感兴趣的表面。具体操作如下：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), 
                                      cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PCDReader reader;
reader.read("../table_scene_mug_stereo_textured.pcd", *cloud);

pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
pass.setInputCloud(cloud);
pass.setFilterFieldName("z");
pass.setFilterLimits(0, 1.1);
pass.filter(*cloud_filtered);

以上代码首先读取点云数据 table_scene_mug_stereo_textured.pcd，然后通过设置 z 轴范围的阈值 [0, 1.1]，去除该范围之外的噪声点。处理后，保留的点云数据存储在 cloud_filtered 中。

2. 平面分割

在点云处理中，平面分割是提取平面模型的关键步骤。这里我们使用 RANSAC 随机采样一致性算法来从滤波后的点云中找到一个平面模型。该算法通过迭代随机选择点，来拟合符合平面条件的点集。

pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
seg.setInputCloud(cloud_filtered);
seg.segment(*inliers, *coefficients);

代码中，setModelType 设置分割模型为 SACMODEL_PLANE，即平面模型；setMethodType 设置分割方法为 SAC_RANSAC，它能够在有噪声的情况下找到平面模型；setDistanceThreshold 定义了与平面的最大允许距离。

分割过程结束后，存储了属于平面模型的内点索引（inliers）和平面模型的系数（coefficients），即描述平面位置和朝向的信息。

3. 点云投影

为了将平面模型点云严格投影到分割平面上，使用 ProjectInliers 投影滤波器将分割出的平面模型点云在平面上进行投影。这一步确保所有内点严格位于平面上，有助于生成更精确的多边形轮廓。

pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;
proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
proj.setIndices(inliers);
proj.setInputCloud(cloud_filtered);
proj.setModelCoefficients(coefficients);
proj.filter(*cloud_projected);

在这里，我们将投影模型设置为平面，并使用分割后的 inliers 和 coefficients。输出的投影点云 cloud_projected 包含了所有严格位于平面上的点。

4. 提取凹多边形

凹多边形提取是本代码的核心步骤。通过 ConcaveHull 函数，我们可以从投影点云中提取凹多边形轮廓。凹多边形与凸多边形不同，它可以更好地贴合不规则的平面边缘。

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_hull(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull;
chull.setInputCloud(cloud_projected);
chull.setAlpha(0.1);
chull.reconstruct(*cloud_hull);

ConcaveHull 类的 setAlpha 参数控制多边形的形状，较小的 alpha 值（如 0.1）生成的多边形更贴近原始点云，alpha 值越大生成的轮廓越平滑。reconstruct 函数执行多边形生成操作，结果存储在 cloud_hull 中。