PCL点云处理之细小空洞修复

最新推荐文章于 2024-01-26 18:26:27 发布
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本文介绍了如何利用PCL库进行点云处理中的细小空洞修复，包括点云数据加载、平滑处理、空洞检测、法线估计和空洞填补等步骤，并提供了相应的源代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

点云是由大量的离散点构成的三维数据集，广泛应用于计算机视觉、机器人、地图构建等领域。在点云处理中，细小空洞的修复是一个重要的任务。本文将介绍如何使用PCL（点云库）来修复细小空洞，并提供相应的源代码。

在开始之前，确保已经安装了PCL库，并且已经正确配置了开发环境。

首先，我们需要加载点云数据。假设我们有一个名为cloud的PointCloud对象，其中包含需要修复空洞的点云数据。以下是加载点云数据的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl
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点云处理：孔洞自动修复
LrFramework的博客
09-25 2093
通过该方法，我们可以检测和修复点云数据中的孔洞，提高数据的完整性和准确性。通过对点云数据的孔洞检测、边界提取和填充操作，我们可以有效地修复孔洞，提高点云数据的完整性与准确性。在本文中，我将介绍一种基于点云处理的孔洞自动修复方法，并提供相应的源代码。在代码实现中，我们可以使用RANSAC算法进行平面拟合，通过找到平面上的异常点来检测孔洞。我们的目标是通过分析点云数据中的几何特征，自动检测和修复孔洞。在获得孔洞的边界信息后，我们可以根据边界的几何特征来生成新的点云数据来填充孔洞。一、问题定义与方法概述。
PCL点云处理之细小空洞填补 （一百九十八）
weixin_44329757的博客
07-04 2619
点云扫描过程中，由于遮挡或其他原因，可能存在一些细小空洞，有可能造成数据处理上一些问题，这里介绍一种填补细小空洞的方法
基于PCL点云的三角形网格孔洞修补
07-22
C++语言，在PCL环境下的 三角形网格孔洞修复。主要针对曲面重建之后，模型出现了大量孔洞，需要修复。修复步骤很简单，就是基于最小角的剖分修复。
【PCL专栏】三维点云空洞修复介绍（一）
ZhiyangStudy的博客
06-26 1万+
三维点云空洞修复
基于点云的空洞填充算法调研
ake020675的博客
01-26 1427
梳理基于点云的空洞填充算法
点云补洞算法及代码分享：PCL实现
BsCplusplus的博客
09-18 1407
然而，在点云采集过程中，由于传感器的限制或其他因素，可能会出现缺失的点或洞。为了更好地分析和处理点云数据，我们需要进行点云补洞操作，即恢复缺失的点，使点云数据更加完整。根据实际需求，还可以使用其他PCL库中的算法进行更复杂和精确的点云补洞操作。通过使用PCL以及其他相关的库和工具，我们可以更好地处理和分析点云数据，从而为计算机视觉、三维重建和其他应用领域提供支持。在本文中，我们将介绍一种基于点云库（Point Cloud Library，简称PCL）的点云补洞算法，并分享相应的源代码。
三维激光扫描点云边界检测和孔洞修补
10-23
主要讲述了点云孔洞修补的过程，怎么检测边界，针对散乱点云数据分布不规律性，提出了改进的动态网格 k 邻域算法，建立点云空间拓扑关系，实验表明该算法不仅能够快速、准确地查找出目标点的 k 邻近点，还具有较为广泛的适用范围
点云孔洞定位_点云处理——孔洞修补
weixin_42510317的博客
02-05 7696
之前在做基于点云的孔洞修补研究，参考了一些学位论文后选择了一种基于自己能力能够复现的简单算法，虽然最终效果一般，不过在这个过程中收获了很多，特此记录。基于点云的孔洞修补与基于三角网格的孔洞修补相比，点云本身的复杂性和边界不确定性就决定了其在孔洞识别和修补上的困难度。修补前的滤波工作很重要，滤的不够噪声点会对修补造成很大影响，但滤的太多又很容易丢失孔洞原有的形状，难以识别。所以最后选择仅对点云中的闭...
PCL点云处理总目录
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weixin_44329757的博客
01-10 1万+
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PCL点云处理通用技术使用指南
03-12
### PCL点云处理通用技术使用指南 #### 第一章：点云基础知识 **1.1 什么是点云？** 点云是一种三维空间中的数据表示形式，由一系列离散的三维点组成，每个点通常携带位置信息（X、Y、Z坐标）和其他属性如颜色或...
C++ 孔洞填充代码
08-26
冈萨雷斯的数字图像处理孔洞填充方法运行缓慢，写了个简略的版本。文档附带测试图片
强大的补洞程序
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这是一个很强大的补洞程序，可以用来修复图像上的一些洞，更进一步的进行一些光滑性处理
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Easy3D开发——点云孔洞填充
阁楼
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孔洞填充
OFF点云孔洞修补（代码实测可运行）
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运行过程：1 代码获取到之后，不要对代码做修改，，首先使用cmake工具生成VS项目，build 目录文件夹需要创建一下，然后点击 configure，再点击 generate，即可2 右击"ALL BUILD"生成所有项目，3 然后设置相应的命令行参数。
pcl曲面点云重建
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05-20 3503
测量较小的对象时产生一些误差,直接重建会使曲面不光滑或者有漏洞,为了建立完整的模型需要对表面进行平滑处理和漏洞修复.可通过数据重建来解决这一问题,重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分.由多个扫描配准后得到的数据直接拿来重建可能产生 "双墙"等重影,即拼接的区域出现重叠的两个曲面,重采样算法可以对此问题进行处理.pcl库文件中 resampling.cpp代码文件如下: ...
几种点云（网格）孔洞填充方法（1）
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点云网格孔洞修复一
mesh 点云漏洞孔洞修补 附python 代码 实测可用 （也可以用来填补 pcd 点云 漏洞孔洞修补）
三维点云技术探索
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**If 'refine' is true, adds inner vertices to reproduce the sampling density of the surroundings.** 如果传递给函数的参数`refine`为真，则在填充空洞的过程中，还会根据周围区域的采样密度添加内部顶点以细化空洞内部结构。“边界边缘”指的是围绕这个空洞的轮廓线或面片。在处理空间数据结构或几何体时，这个参数用于控制算法应当填充的空洞的最大复杂程度——即只填充那些边界由不多于'nbe'条边构成的空洞。
激光雷达点云数据内部空点补全
周吴郑王
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欢迎访问我的个人博客：zengzeyu.com   前言 点云数据区别于图像数据，不管是二维图像还是三维图像，图像数据都充满整个区域，二维图像中每个像素点都有值，灰度值、RGB值等；三维图像中有体数据（Voxel），根据光线投影算法等，可计算出每个体数据对应值，从而显示于显示器中。点云数据由于其扫描生成数据过程的特性，就决定了其在数据方面与图像数据不同，以机械式激光雷达为例，当出现以下情...
pcl点云处理之手写
最新发布
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### 手写实现 PCL 点云处理 #### 主成分分析 (PCA) 计算点云最小包围盒 为了计算点云的最小包围盒，可以利用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），这种方法适用于小场景物体（如人、树、车辆等）并具有较高的效率。以下是具体实现过程： 1. **加载点云数据** 需要先读取或生成目标点云数据。 2. **中心化点云** 将点云中的所有点平移到原点附近，以便后续计算更加稳定。 3. **构建协方差矩阵** 使用点云坐标构建协方差矩阵，并对其进行特征分解以获得主方向。 4. **旋转点云至标准姿态** 利用主方向对齐点云到新的坐标系下。 5. **计算边界框尺寸** 在新坐标系中找到最大和最小值作为包围盒的边长。 ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> // Eigen库用于线性代数运算 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> void computeBoundingBox(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud) { // 中心化点云 Eigen::Vector4f centroid; pcl::compute3DCentroid(*cloud, centroid); for(auto& point : cloud->points){ point.x -= centroid[0]; point.y -= centroid[1]; point.z -= centroid[2]; } // 构建协方差矩阵 Eigen::Matrix3f covariance_matrix = Eigen::Matrix3f::Zero(); pcl::computeCovarianceMatrixNormalized(*cloud, centroid, covariance_matrix); // 特征分解得到主方向 Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3f> eigen_solver(covariance_matrix); Eigen::Matrix3f eigenvectors = eigen_solver.eigenvectors(); // 创建变换矩阵 Eigen::Matrix4f rotation = Eigen::Matrix4f::Identity(); rotation.block<3, 3>(0, 0) = eigenvectors.transpose(); // 应用变换 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr rotated_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); pcl::transformPointCloud(*cloud, *rotated_cloud, rotation); // 寻找包围盒大小 float min_x = std::numeric_limits<float>::max(), max_x = -std::numeric_limits<float>::max(); float min_y = std::numeric_limits<float>::max(), max_y = -std::numeric_limits<float>::max(); float min_z = std::numeric_limits<float>::max(), max_z = -std::numeric_limits<float>::max(); for(auto const &pt : rotated_cloud->points){ if(pt.x < min_x){min_x= pt.x;} if(pt.x > max_x){max_x= pt.x;} if(pt.y < min_y){min_y= pt.y;} if(pt.y > max_y){max_y= pt.y;} if(pt.z < min_z){min_z= pt.z;} if(pt.z > max_z){max_z= pt.z;} } } int main(){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); // 假设此处已填充点云数据... computeBoundingBox(cloud); } ``` 上述代码实现了基于 PCA 的点云最小包围盒计算[^1]。 --- #### 直通滤波器的应用 对于去除不需要的部分点云区域，可以通过直通滤波器完成这一操作。以下是一个简单的 C++ 实现示例： ```cpp #include <pcl/filters/passthrough.h> void passThroughFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr inputCloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr outputCloud, const std::string& filterField, double lowerLimit, double upperLimit) { pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud(inputCloud); // 设置输入点云 pass.setFilterFieldName(filterField.c_str()); // 设置过滤字段名（X,Y,Z） pass.setFilterLimits(lowerLimit, upperLimit);// 设定上下限 pass.filter(*outputCloud); // 输出结果 } int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr inputCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); // 调用函数执行滤波 passThroughFilter(inputCloud, filteredCloud, "z", 0.0, 1.0); return 0; } ``` 这段代码展示了如何使用 `pcl::PassThrough` 类来移除指定范围内不符合条件的点云部分[^2]。 --- #### 圆锥形点云生成 如果需要生成特定形状的点云（例如圆锥体），则可以根据几何关系手动定义其顶点分布。下面提供了一个生成圆锥面点云的例子： ```cpp #include <cmath> #include <vector> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr generateCone(float baseRadius, float height, int resolution) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr coneCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); for(int i = 0; i <=resolution;i++){ float h = static_cast<float>(i)/resolution*height; // 当前高度比例 float r = baseRadius*(1-h/height); // 半径随高度变化 for(int j =0 ;j<=resolution;j++) { // 绘制一圈上的点 float theta = 2*M_PI/static_cast<float>(resolution)*j;// 角度 pcl::PointXYZ p(r*cos(theta),r*sin(theta),h); // 定义三维空间位置 coneCloud->push_back(p); } } return coneCloud; } int main(){ auto cone = generateCone(1.0, 2.0, 100); } ``` 以上程序能够按照给定分辨率生成一个近似圆锥结构的点云集[^3]。 ---
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