PCL点云处理：边界提取

最新推荐文章于 2025-01-23 14:05:53 发布

CwzCode

最新推荐文章于 2025-01-23 14:05:53 发布

阅读量1k

点赞数

文章标签：点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CwzCode/article/details/133209829

版权

点云专栏收录该内容

86 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了如何利用PCL库进行点云边界提取，包括法线估计、边界提取算法的使用，并提供了源代码示例。指出搜索半径参数对边界提取的影响，强调了其在点云对象分割和后续处理中的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在点云处理领域，边界提取是一项重要的任务，它可以用于分割点云中的对象，并对其进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）库进行点云边界提取，并提供相应的源代码示例。

PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的功能和算法，用于点云数据的获取、滤波、分割、配准等操作。边界提取是其中的一项功能，能够根据点云数据的几何特征，将点云中的边界点提取出来。

以下是使用PCL库进行点云边界提取的示例代码：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/boundary.h>

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CwzCode

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

PCL 点云边界提取

Z's Palace

12-09

1199

目前PCL中应该只集成了AC，因为这个方法确实比HdC好，已经够用了。这两种方法的思路都非常简单，但是却非常有效，而往往流传下来的经典方法都是这种简单有效的方法。目前，在点云的边界特征检测（网格模型的边界特征检测已经是一个确定性问题了，见网格模型边界检测）方面，PCL中有一个针对点云边界的可以称作为是。这些问题在点云边界提取的研究和应用中是需要重点关注和解决的。通过改进算法和数据预处理方法，可以提高点云边界提取的准确性和效率。如图所示，第一行为非边界点邻域经过投影后，近邻点与当前点。的方法，这个方法出自。

点云数据进行边界提取（附PCL c++ 代码）

三维点云技术探索

07-28

1685

PCL c++ 代码的主要作用是对点云数据进行边界提取，并通过可视化展示边界提取结果。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PCL提取点云的边界

m0_45081612的博客

04-20

2500

#include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/features/boundary.h> //边界提取 #include <pcl/visualization/pcl_vi

点云的边界提取

06-30

能够将散乱的点云数据边界点及特征点提取出来，并显示。

PCL_BoundaryEstimation_Point散乱数据点云边界特征自动提取算法.rar

05-16

PCL_BoundaryEstimation_Point散乱数据点云边界特征自动提取算法

PCL 提取点云边界轮廓-AC方法、平面轮廓

weixin_39354845的博客

11-13

6493

PCL 提取点云边界轮廓

PCL点云处理之边界提取（五十八）

weixin_44329757的博客

07-11

2469

提取点云边界

PCL 点云投影后提取边界

纵马踏花向自由

10-09

672

在点云数据处理中，将三维点云投影到二维平面，并提取其边界特征，是形状分析和表面重建的重要步骤之一。本文展示如何将点云投影到 X-Y 平面后，使用 Alpha Shapes 算法提取投影后的点云边界，并在可视化时调整点云点的大小。

PCL点云库入门——PCL库点云特征之边界点特征提取（BoundaryEstimation）

qq_36812406的博客

01-23

1402

在点云数据模型中将围成模型轮廓的点称为边界点，也称为边界特征点。边界特征点包含大量的曲面信息，对曲面重建质量有着非常重要的作用，它们不仅是连接不同曲面区域的桥梁，还是模型几何形状和拓扑结构的关键体现。正确地识别和提取边界特征点，有助于准确还原物体的三维形态，提升曲面重建的精度和逼真度。因此，在点云数据处理过程中，对边界特征点的检测和分析显得尤为重要。

PCL点云处理：水平投影点云的最小包围盒面积准确计算

CwzCode的博客

09-24

307

在点云处理中，计算点云的包围盒是一个重要的任务。包围盒可以用来描述点云数据的边界范围，从而提供有关点云形状和空间分布的信息。水平投影是一种将点云投影到平面上的方法，通常用于提取点云的二维表示。通过对水平投影点云进行包围盒计算，可以得到点云在二维平面上的最小边界框。这段代码中使用的点云数据为PCD格式，你可以将其替换为你自己的点云数据。这个面积值可以用来描述点云在二维平面上的分布情况，为后续的点云分析和处理提供有用的信息。函数计算投影点云的最小包围盒，并计算包围盒的面积。

点云边界提取

08-15

可以对txt格式的点云进行边界提取，包括内边界

PCL 三维点云边界提取（C++详细过程版）

点云侠的博客

08-19

2786

为充分了解`pcl::BoundaryEstimation`算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。

PCL 点云边界提取/边界轮廓点提取（附完整c++代码）

weixin_43896283的博客

03-15

4381

PCL 三维点云集合轮廓边界点提取

PCL边界提取

AKxiaokui的博客

09-11

2139

使用来计算每个点的法向量，这一步有助于后续的边界提取。通过设置法向量的搜索半径，可以定义法向量计算的局部范围。

PCL 点云边界提取【2024最新版】

热门推荐

点云侠的博客

02-24

38万+

PCL 中基于法线实现的点云边界提取。博客长期更新，最近一次更新时间为：2024年11月7日。新增PCL 1.14.1实现代码。

PCL Alpha Shapes：平面点云边界特征提取

CyberSparkZ的博客

08-30

334

在本文中，我们将介绍一种名为PCL Alpha Shapes的方法，用于从平面点云数据中提取边界特征。接下来，我们使用Alpha Shapes方法提取点云的边界特征，并设置一个参数alpha来控制提取的形状。然而，点云数据的处理和分析是一项具有挑战性的任务，因为它们通常包含大量的点，并且缺乏结构信息。我们提供了相应的源代码，并演示了如何使用PCL库进行点云数据的处理和分析。通过这种方式，我们可以使用PCL Alpha Shapes方法从平面点云数据中提取边界特征，并通过可视化工具进行展示。

PCL 平面点云的凸多边形边界提取

ByteJolt的博客

08-15

265

在计算机视觉和图像处理领域，点云是一种常见的数据表示形式，它由大量的离散三维点组成。然而，在实际应用中，处理点云数据的一个重要任务是提取其中的几何结构信息。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，它提供了许多用于点云处理的功能和算法。凸多边形边界提取是PCL库中的一个重要功能，可以用于识别平面点云中的边界区域。综上所述，本文介绍了如何使用PCL库提取平面点云的凸多边形边界。类，我们可以从平面点云数据中提取出凸多边形的边界信息。PCL 平面点云的凸多边形边界提取。

PCL：边界提取

m0_71596228的博客

04-12

339

PCL 提供了类，用于估计点云数据中的边界点。该算法通过分析点云的法向量来识别边界点，通常需要先估计点云的法向量，然后根据法向量的变化来确定边界点。具体来说，边界点的法向量变化通常比内部点要大，因此可以通过分析法向量的变化来确定边界点的位置。

PCL+opencv通过2D方式提取点云边缘

weixin_43341706的博客

05-10

1645

如上图所示我们通过PCL常规的方法提取边缘后是有内边缘和外边缘的，假设我们需要的是外边缘可能需要做一些诸如聚类分割的方法，给我们带来许多不便。

MATLAB 点云数据孔洞修补及边界提取

最新发布

04-02

### MATLAB 中点云孔洞修补与边界提取 #### 1. 平均点距计算在 MATLAB 中，可以通过计算点云中每一点到其最近邻居的距离来估计平均点距。这一步对于后续的孔洞修补至关重要，因为它可以作为参数用于控制修补过程中的分辨率和精度。 ```matlab % 计算平均点距 pc = pcread('point_cloud_file.ply'); % 加载点云文件 KNNIndexer = KDTreeSearcher(pc.Location); % 构建KD树索引器 [~, Distances] = knnsearch(KNNIndexer, pc.Location, 'K', 2); % 找到每个点的最近邻距离 AverageDistance = mean(Distances(:, 2)); % 取第二列（第一个是自身） disp(['平均点距: ', num2str(AverageDistance)]); ``` 上述代码通过 `knnsearch` 函数找到每个点与其最接近邻居之间的欧几里得距离，并取这些距离的平均值[^1]。 --- #### 2. 边界提取边界提取通常涉及检测点云中开放边界的点集合。MATLAB 提供了内置工具箱支持这一操作： ```matlab % 边界提取 ptCloud = pcread('point_cloud_file.ply'); boundaryPoints = findBoundaryPts(ptCloud); function boundaryPoints = findBoundaryPts(ptCloud) KDT = KDTreeSearcher(ptCloud.Location); [Idx, Dists] = knnsearch(KDT, ptCloud.Location, 'K', 8); % 查找8近邻 avgDistPerPt = mean(Dists, 2); % 每个点的平均近邻距离 threshold = prctile(avgDistPerPt, 90); % 设置阈值为第90百分位数 isBoundary = avgDistPerPt > threshold; boundaryPoints = ptCloud.Location(isBoundary, :); end ``` 这段代码定义了一个函数 `findBoundaryPts` 来查找可能属于边界的点集。通过统计每个点周围的局部密度差异，筛选出那些远离密集区域的孤立点或边缘点。 --- #### 3. 孔洞修补方法针对闭合孔洞的修补，可采用基于邻域扩展的方式逐步填充缺失部分。以下是具体实现思路： ##### （a）基于 Delaunay 的三角剖分利用 Delaunay 三角化技术连接现有点形成连续表面，从而间接填补较小规模的孔洞。 ```matlab % 使用Delaunay三角化修复孔洞 tri = delaunayTriangulation(pc.Location(:,1), pc.Location(:,2), pc.Location(:,3)); trisurf(tri.ConnectivityList, tri.Points(:,1), tri.Points(:,2), tri.Points(:,3)); view(3); axis equal; ``` 这种方法适用于规则分布的小型孔洞修补场景[^2]。 ##### （b）泊松重建算法当需要生成更平滑且封闭的整体几何结构时，推荐使用 Poisson 表面重建法。此方法依赖于输入点云及其对应的法向量信息构建隐式表示。 ```matlab % 泊松重建 cloud = pcl.PointXYZNormalVectorField(); for i = 1:size(pc.Location, 1) cloud.push_back(pclPointXYZNormal(pc.Location(i,:), estimate_normals(pc))); end outputMesh = poissonReconstruction(cloud, AverageDistance / 2); plothandle = trimesh(outputMesh.Faces, outputMesh.Vertices(:,1), ... outputMesh.Vertices(:,2), outputMesh.Vertices(:,3)); set(plothandle,'FaceColor','interp','EdgeColor','none'); colormap(parula); lighting gouraud; camlight; ``` 注意，在实际应用前需先估算点云上各点处的方向矢量以便传递给核心函数调用[^3]。 --- #### 总结以上分别介绍了如何借助 MATLAB 完成点间距测量、边界定位以及两种典型模式下的缺陷修正策略。尽管如此，仍应视具体情况调整相应参数配置以获得最佳视觉效果。