计算点云中角形的外接圆半径

最新推荐文章于 2025-03-04 15:22:30 发布
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本文介绍了如何利用PCL库在点云处理中计算三角形的外接圆半径。首先导入PCL库，然后定义一个函数计算三角形中心和平均距离，接着遍历点云，找出最远点与中心点的距离，从而得到外接圆半径。通过示例代码，展示了计算过程，并提供了测试用例。

点云是三维空间中的离散点集合，广泛应用于计算机视觉、机器人学和三维重建等领域。在点云处理中，常常需要计算角形的外接圆半径。本文将介绍如何使用PCL（点云库）来计算角形的外接圆半径，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入PCL库以及其他所需的头文件：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/common.h>
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利用 Open3D 计算点云的外接圆半径
.
03-30 533
除了计算外接圆半径，Open3D 还提供了其他常用的点云操作功能，例如点云的滤波、配准、分割等。希望本文能对使用 Open3D 库进行三维点云处理的读者有所帮助。在三维视觉和机器人领域，计算点云的外接圆半径是一个常见的任务，可以用于检测目标物体的大小、形状等信息。本文将介绍如何利用 Open3D 库计算点云的外接圆半径。下面的示例代码加载了一个球形的点云，共有 10000 个点。运行后我们可以得到这个球形点云的外接圆半径为 2.0。利用 Open3D 计算点云的外接圆半径。来计算点云的外接圆。
PCL点云处理之计算三角形的外接圆半径（一百二十七）
weixin_44329757的博客
04-10 349
给出三角形的三个顶点坐标，计算外接圆的半径，具体代码实现如下：
开源，点云处理及三维重建软件（Point Cloud Viewer, PCV）的设计与实现
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本文所设计的点云处理及三维重建软件主要基于Microsoft Visual Studio 2017以及Qt Creator两个集成开发环境，来完成代码的编写、分析、编译以及调试工作。此外，本文主要基于Qt框架来完成软件界面的设计以及内部逻辑功能的实现，Qt具有一套代码，多平台运行的特点，因此使用此框架开发的软件不仅能够在Windows和Linux等操作系统上运行，还能在MacOS上运行。也正是因为Qt的跨平台开发的特性，也使得本章所设计的软件可以在多个操作系统中正常运行。
BZOJ 2823 信号塔
Slr2002的博客
03-16 376
题目大意： 求最小圆覆盖。 算法流程： ①首先现将所有点随机排列 ②按顺序把点一个一个的加入（一步一步的求前i个点的最小覆盖圆），每加入一个点就进入③ ③如果发现当前i号点在当前的最小圆的外面，那么说明点i一定在前i个点的最小覆盖圆边界上，我们转到④来进一步确定这个圆，否则前i个点的最小覆盖圆与前i-1个点的最小覆盖圆是一样的，则不需要更新，返回② ④此时已经确认点i一定在前i个点...
点云学习笔记18——PCL提取点云边界并拟合外接圆
qq_64095888的博客
11-14 600
【代码】点云学习笔记18——PCL提取点云边界并拟合外接圆。
【点云分析】三角形外接圆半径计算
03-04 415
三角形外接圆半径计算是常用公式，必须了解
计算三角形的外接圆半径
twnkie的博客
10-28 589
是 Point Cloud Library (PCL) 中的一个函数，用于计算一个三角形的外接圆半径。外接圆是通过三角形的顶点定义的一个圆，其不仅经过所有三角形的顶点，而且其圆心被称为外心。
Open3D 实现点云外接圆半径计算
GfEmacs_Lisp的博客
09-27 300
在处理点云数据时，常常需要计算点云的外接圆半径，以便进行进一步的分析和操作。本文将介绍如何使用 Open3D 库来实现点云外接圆半径的计算，并提供相应的源代码。当然，在实际应用中，我们可能会遇到更复杂的情况，例如处理多个点云、点云预处理等。通过使用 Open3D 提供的功能，我们可以轻松地进行点云数据的处理和分析，为后续的工作奠定基础。通过以上步骤，我们可以简单地使用 Open3D 实现点云外接圆半径的计算。接下来，我们可以使用 Open3D 提供的功能来计算点云的外接圆半径。最后，打印出外接圆半径。
PCL中使用RANSAC算法计算点云圆心坐标及半径
Asher_zheng的专栏
08-22 1万+
引言 PCL中可通过RANSAC算法来计算一些规则点云的数学模型，并返回模型的参数，因此RANSAC算法可用来从点云中提取圆形点云并得到圆形点云的圆心、半径及圆所在平面的法向量（适合于3D Circle）。在PCL的RANSAC算法模型中，有2D Circle和3D Circle两种圆形模型，以下分作简要介绍。 2D Circle模型 2D Circle模型是从原...
基于外接圆方法的点云法向量提取
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在线结构光测量中，为快速准确地提取点云的法向量，提出了一种外接圆方法。通过图像细化法求得光条纹初值中心点集，然后判定相邻三点是否共线：若共线，该点初始法线垂直于该直线；否则，这三点可以确定一个外接圆，连接外接圆心坐标和该点坐标得到该点的初始法向量。为减震荡，需对相邻三条初始法向量做平均，得到最终法向量。通过与Hessian 矩阵法和Sobel 梯度法进行对比，表明该方法能够准确提取法向量，且处理一幅320 pixel ×240 pixel 的图像的时间低于8 ms，能够满足实时性要求。
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Python语言程序设计第五章作业
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/9f90bcd2b9e8 ProxyPool Build Status 跨语言高性能IP代理池，Python实现。 注意：请运行程序前先更新一下抓取代理的爬虫。 运行环境 Python 3.6 (请务必保证Python的版本在3.6以上，否则异步检验无法使用。 ) Redis Redis官网并没有提供Windows的安装版，Windows用户可以点击此处下载一个我自己编译的二进制版本(3.2版本2.7MB，VS 2015编译)。 安装 ① 直接使用 安装依赖 Windows用户如果无法安装lxml库请点击这里。 打开代理池和API ② 安装使用 安装 打开代理池和API 使用API获取代理 访问进入主页，如果显示'Welcome'，证明成功启动。 pic 访问可以获取一个可用代理。 pic 访问可以获取代理池中可用代理的数量。 pic 也可以在程序代码中用相应的语言获取，例如: 文件结构 picture picture
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a5097cd684d7 [![][Logo]][ Repository] Build Status badge-jdk License badge Support badge Twitter Follow This repository contains the code examples of [JUnit 5] for the book [Mastering Software Testing with JUnit 5: Comprehensive guide to develop high quality Java applications], authored by [Boni García] and published by [Packt]. [![][Cover]][Packt] These examples cover the main features of JUnit 5, such as: JUnit 5 tests lifecycle. Assertions. Tagging and filtering tests. Conditional test execution. Nested and repeated tests. Migration from JUnit 4. Dependency injection. Dynamic tests. Test interfaces. Test templates. Parameterized tests. Parallel execution. Ordered tests. Moreover, the integration with ...
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截面点云拟合最大外接圆和最最小内接圆
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### 截面点云的最大外接圆和最小内切圆拟合 对于截面点云数据，最大外接圆（Minimum Enclosing Circle, MEC）是指能够包围所有给定点的最小半径的圆；而最小内切圆（Largest Included Circle, LIC），则是指能够在这些点内部找到的最大半径的圆。 #### 最大外接圆拟合算法 一种常用的求解MEC的方法是基于Welzl's algorithm。该算法通过随机选取三个不共线的点来构建初始圆，并逐步增加更多的点直到所有的点都被覆盖为止[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull def welzls_algorithm(points): hull = ConvexHull(points) convex_hull_points = points[hull.vertices] def make_circle_two_points_fixed(p0, p1, remaining_pts): center_x = (p0[0]+p1[0])/2 center_y = (p0[1]+p1[1])/2 radius = ((center_x-p0[0])**2+(center_y-p0[1])**2)**0.5 for i in range(len(remaining_pts)): if((remaining_pts[i][0]-center_x)**2 + (remaining_pts[i][1]-center_y)**2 > radius**2): return None return {'center': [center_x, center_y], 'radius': radius} def make_circle_one_point_fixed(point, other_points): min_radius = float('inf') result_center = [] for another_point in other_points: circle = make_circle_two_points_fixed(point, another_point, list(set(other_points)-set([another_point]))) if(circle is not None and circle['radius']<min_radius): min_radius=circle['radius'] result_center=circle['center'] return {'center':result_center,'radius':min_radius} n=len(convex_hull_points) while True: index=np.random.randint(n,size=3) three_points=[convex_hull_points[index[0]],convex_hull_points[index[1]],convex_hull_points[index[2]]] try: circumcircle = minimum_bounding_circle(three_points) break except ValueError: continue outside_indices = [] for idx,pnt in enumerate(convex_hull_points): dist_to_circumcentre=((circumcircle.center()[0]-pnt[0])**2+(circumcircle.center()[1]-pnt[1])**2)**0.5 if(dist_to_circumcentre>circumcircle.radius()): outside_indices.append(idx) if len(outside_indices)==0: return circumcircle elif len(outside_indices)>0: new_set_of_points=list(np.delete(convex_hull_points,outside_indices,axis=0)) for out_idx in outside_indices: temp_result=make_circle_one_point_fixed(convex_hull_points[out_idx],new_set_of_points) if(temp_result!=None and temp_result['radius']>circumcircle.radius()): circumcircle=temp_result return circumcircle ``` 此代码片段实现了Welzl’s Algorithm的一个简化版本用于计算二维空间中的最小封闭圆形[^1]。 #### 最小内切圆拟合算法 为了得到LIC，则可以采用不同的策略——比如迭代优化法或是暴力搜索法。这里介绍的是一个较为简单的思路：先找出凸包上的最远两点作为直径端点尝试建立候选圆心位置，再调整这个初步估计的位置使得它尽可能远离边界上其他任何一点[^2]。 ```python def largest_inscribed_circle(points): from shapely.geometry import Point, Polygon poly = Polygon(points) cx, cy = poly.centroid.coords[0] max_r = 0 best_pt = None for pt in points: r = min(poly.exterior.distance(Point(pt)), poly.interiors[0].distance(Point(pt)) if hasattr(poly,"interiors") else float('inf')) if r>max_r: max_r=r best_pt=(cx,cy) return {"center":best_pt,"radius":max_r} ``` 上述Python函数`largest_incribed_circle()`接收一组表示多边形顶点坐标的列表，并返回字典形式的结果，其中包含了所求得的最佳圆心坐标以及对应的半径长度[^2]。
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