PCL: 基于GreedyProjectionTriangulation的点云表面重建

最新推荐文章于 2025-04-30 08:39:32 发布

QsPascal

最新推荐文章于 2025-04-30 08:39:32 发布

阅读量325

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QsPascal/article/details/133196893

点云专栏收录该内容

130 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何利用PCL库中的Surface模块和GreedyProjectionTriangulation算法进行点云表面重建。通过加载点云数据、设置参数、执行重建及可视化结果，为点云处理初学者提供了完整的代码示例。

概述：
点云是一种由大量离散的三维点构成的数据形式，它广泛应用于计算机视觉、机器人学和计算机图形学等领域。在点云处理中，表面重建是一个重要的任务，旨在从离散的点云数据中恢复出连续的三维表面模型。本文将介绍如何使用PCL（点云库）中的Surface模块中的GreedyProjectionTriangulation算法实现点云表面重建，并提供相应的源代码。

导入必要的库和模块：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include

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

QsPascal

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
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学习：无序点云的快速三角化

zfjBIT的专栏

07-10

5573

1. 贪婪投影三角化算法将三维点通过法线投影到某一平面，然后对投影得到的点云作平面内的三角化，从而得到各点的连接关系。在平面区域三角化的过程中用到了基于 Delaunay 的空间区域增长算法，该方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面，不断扩张曲面边界，最后形成一张完整的三角网格曲面。最后根据投影点云的连接关系确定各原始三维点间的拓扑连接，所得三角格网即为重建得到的曲面模型。 ...

PCL基础：pcl::GreedyProjectionTriangulation函数全面解释与应用，一篇文章精通贪婪投影三角化算法

weixin_42896234的博客

03-19

1314

详细介绍PCL点云库的贪婪投影三角化算法，函数的调用以及参数说明，附带代码示例。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PCL: Surface模块之GreedyProjectionTriangulation表面重建

宫保鸡丁

07-18

1万+

参考文献：关于此类的详细信息和学术上的理论推导大家可以查看ZoltanCsaba Marton的文章“On Fast SurfaceReconstruction Methods for Large and Noisy Point Clouds”。

【点云surface】无序点云快速三角化

weixin_45824067的博客

11-24

1341

GreedyProjectionTriangulation 是一种基于局部二维投影的三维点贪婪三角剖分算法的实现。它假定局部表面光滑，不同点密度区域之间的过渡相对平滑。GreedyProjectionTriangulation算法的基本思想是通过逐步投影点云数据到一个三角化网格上来进行重建。它首先根据给定的搜索半径找到每个点的最近邻点，然后根据这些最近邻点构建局部三角化表面。接下来，通过迭代地添加新的点并更新三角化表面，最终生成完整的三角化网格模型。

PCL Delaunay贪婪投影三角化（Surface_GreedyProjectionTriangulation）

xhm01291212的博客

09-13

2310

即一个三角形（或边）的外接圆范围内（边界除外），不包含点集P中的任何顶点。如下图：黑色点为点集P。圆形为三角形的外接圆。图左，三角形的外接圆内部包含点集P中的其他顶点（不符合空圆性质）；图右，两个三角形外接圆的内部都不包含点集P中的其他顶点（符合空圆性质）；

PCL点云库GreedyProjectionTriangulation用法demo

07-18

GPT算法是基于三角化的表面重建方法，它通过迭代的方式将点云中的点连接成三角面片。在PCL 1.6.0版本中，该算法已经被集成，可以方便地在C++环境中调用。在VS2010这样的IDE中，你可以创建一个项目，导入PCL库，并...

第96章：PCL GreedyProjectionTriangulation 贪心三角化

yumeiguo的博客

04-30

是一种从点云中重建三角网格的算法，适用于已知法线的有序或结构化点云。该算法通过将点投影到局部参考平面，并使用贪心策略连接三角形，从而构建出表面网格。

PCL函数库摘要——点云曲面重建

qq_656236576的博客

08-12

1318

PCL库种surface模块是用来对三维扫描获取的原始点云进行曲面重建的，该模块包含实现点云重建的基础算法与数据结构。

【双目视觉】PCL函数库摘要——点云曲面重建

smartvxworks的博客

07-24

1962

类MovingLeastSquares实现了基于移动最小二乘算法的点云平滑处理、数据重采样，并且可以计算优化的估计法线，其输入是点云数据，输出为经过用户设定参数对应的处理之后得到的平滑重采样点云。类Poisson是对泊松曲面重建算法的实现,输入是带有法线的点云，输出为重建后的曲面模型数据，泊松曲面重建的实现是基于文献Poisson surface reconstruction。PCL库种surface模块是用来对三维扫描获取的原始。进行曲面重建的，该模块包含实现点云重建的基础算法与数据结构。

点云三角化必备：pclpy点云贪婪投影三角化

03-30

1150

为了保证三角网格的光滑性和准确性，贪婪投影三角化使用了迭代添加点的方式，不断细化点云表面，直至满足预设的精度要求。需要注意的是，该代码中的点云数据格式为pcl.PointCloud.PointXYZ()，如果需要使用其他格式的点云数据，需要对输入、输出以及参数设置进行相应的修改。总之，贪婪投影三角化是一种高效、准确的点云三角化方法，在机器视觉领域的应用非常广泛。在点云三角化过程中，常用的算法有Delaunay三角化、泊松表面重建以及贪婪投影三角化等。点云三角化必备：pclpy点云贪婪投影三角化。

PCL点云库GridProjection用法demo

07-21

PCL版本为1.6.0 all in one IDE为 VS2010 本demo实现了GP的用法，压缩包里有点云样本和参考文献，成功实现了点云的三维重建。

PCL中GreedyProjection三角化算法简介与示例

baidu_35536188的博客

05-12

4178

总结

PCL系列——三维重构之贪婪三角投影算法

热门推荐

张学志の博客

04-01

2万+

PCL系列 PCL系列——读入PCD格式文件操作 PCL系列——将点云数据写入PCD格式文件 PCL系列——拼接两个点云 PCL系列——从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点 PCL系列——如何可视化深度图像 PCL系列——如何使用迭代最近点法（ICP）配准 PCL系列——如何逐渐地配准一对点云 PCL系列——三维重构之泊松重构 PCL系列——三维重构之贪婪三角投影算法说明通过本教

PCL: Surface模块之GridProjection表面重建

宫保鸡丁

07-21

4863

参考文献：关于此类的详细信息和学术上的理论推导大家可以查看RuosiLi的文章“Polygonizing Extremal Surfaces with ManifoldGuarantees”。

PCL之贪婪三角化（理解，入门）

aishuirenjia的博客

10-24

6082

无序点云的快速三角化：本教程解释了如何在点云上运行一个带有法线的greedy surface triangulation algorithm贪婪曲面三角剖分算法，以获得一个基于局部邻域投影的 triangle mesh 三角形网格。背景：算法和参数该方法的工作方式是维护一个可以生长mesh网格的 list of points 点的列表（“frin...

贪婪投影三角化算法

twnkie的博客

11-05

1401

贪婪投影三角化算法是一种利用点云数据进行曲面重建的方法。其基本思想是通过迭代地连接点云中的邻近点来生成三角形，从而构建出整个表面。这种方法被称为“贪婪”，因为它在每一步仅考虑当前最优的策略，而不考虑全局的最优性。

pcl三维重建斯坦福兔子——贪婪投影三角化算法

qq_41843732的博客

08-27

6422

新建一个win32项目，在源文件输入以下代码 //据说pcl还有其他三维重建算法，比如泊松possion、NURBS曲面、此文是贪婪投影三角化算法(GreedyProjectionTriangulation) #include "stdafx.h" #include<iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCL的PCD格式文件...

pcl_range_image + greedy_projection

yamgyutou的博客

03-19

411

深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术，深度图像的边缘检测技术，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于其近邻的检索方式的不同，并且可以互相转换。壹、range_image_creation 代码及详解参考...

利用MarchingCubesGreedy进行曲面重建

37度专栏

08-09

3046

// Normal estimation* pcl::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(mls_points); pcl::NormalEstimation n; n.setInputCloud(mls_points); n.setSearchMetho

pcl::GreedyProjectionTriangulation

最新发布

05-06

<think>好的，我现在需要处理用户关于PCL库中GreedyProjectionTriangulation算法的具体实现和参数配置的问题。首先，我得回忆一下这个算法的基本概念和作用。GreedyProjectionTriangulation是一种用于从点云数据生成三角网格的算法，常用于三维重建。用户可能是在处理点云数据时遇到了表面重建的问题，需要了解如何配置参数以获得更好的结果。接下来，我要确定用户的需求。他们提到想要了解具体实现或参数配置，可能已经查看了官方文档但需要更详细的指导，或者在使用过程中遇到了问题。根据用户提供的引用，特别是引用[3]，提到了该算法的背景和参数，我需要结合这些信息来构建回答。然后，我需要整理GreedyProjectionTriangulation的关键参数。根据记忆，这个算法有几个重要参数，如搜索半径、最大邻域点数量、最大角度、最小角度、法线平滑度等。每个参数的作用需要解释清楚，比如Mu参数控制搜索半径的倍数，影响局部点密度。同时，参数设置不当可能导致孔洞或过度连接的问题，这部分需要提醒用户注意。关于具体实现步骤，用户可能需要代码示例。我需要提供一个基本的代码框架，包括设置参数、创建对象、处理点云并输出网格。确保代码中的注释清晰，参数名称正确，比如setSearchRadius、setMu等。此外，要提到输入点云必须包含法线，否则算法无法工作，这点很重要，用户可能会忽略。用户的问题还可能涉及到参数调优的注意事项，比如点云密度均匀、法线估计的准确性。这些内容需要分点说明，帮助用户理解不同参数的影响和调整方法。此外，引用相关的官方文档和教程作为参考，可以增加回答的可信度，比如引用提供的链接中的内容。最后，生成的相关问题需要与算法应用、参数调优、与其他算法的比较相关，帮助用户进一步探索。例如，处理噪声点云时的参数调整，或与非贪婪算法的对比，这些都是用户可能感兴趣的后续问题。总结一下，回答结构应包括算法概述、参数详解、代码示例、注意事项和相关问题。需要确保使用正确的中文表达，LaTeX格式的应用符合要求，特别是行内公式和独立公式的区分。同时，引用标识要自然添加，确保用户能够根据引用查找更多信息。</think>以下是关于PCL库中$GreedyProjectionTriangulation$算法的参数配置和实现细节的详细说明： ### 1. 算法概述 $GreedyProjectionTriangulation$（贪婪投影三角化）是一种基于局部投影的曲面重建算法，适用于无序点云生成三角网格。其核心思想是将三维点云投影到局部切平面，再通过二维三角化方法连接邻近点[^3]。 ### 2. 关键参数解析 ```cpp pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3; gp3.setSearchRadius(0.025); // 搜索邻域半径（单位：米） gp3.setMu(2.5); // 局部点密度乘数阈值 gp3.setMaximumNearestNeighbors(100); // 最大邻域点数量 gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // 最大相邻面法线夹角（弧度） gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); // 生成三角形的最小内角（弧度） gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // 生成三角形的最大内角（弧度） gp3.setNormalConsistency(false); // 是否强制法线方向一致 ``` 参数数学表达： - 搜索范围公式：$r_{\text{search}} = \mu \cdot \rho_{\text{local}}$，其中$\rho_{\text{local}}$是局部点密度[^3] ### 3. 实现步骤 ```python # 伪代码流程 1. 输入带法线的点云 2. 对每个点： a. 构建局部切平面 b. 投影邻域点到二维平面 3. 使用Delaunay三角化连接投影点 4. 后处理消除非法三角形 ``` ### 4. 注意事项 1. **点云预处理**：必须包含准确的法线信息，建议使用$pcl::NormalEstimation$进行法线估计 2. **参数调优原则**： - 密集点云：减小$setSearchRadius$ - 噪声数据：增大$setMu$ - 复杂曲面：减小$setMaximumSurfaceAngle$ 3. 输出质量验证：检查生成网格的孔洞数量和三角形面积分布 ### 5. 官方参考具体实现细节可查看PCL官方文档中的[表面三角化教程](http://robotica.unileon.es/index.php/PCL/OpenNI_tutorial_4:_3D_object_recognition_(descriptors))[^3]，其中包含不同参数配置的对比案例。