CGAL点云边缘特征提取编程

最新推荐文章于 2025-03-04 17:32:58 发布
最新推荐文章于 2025-03-04 17:32:58 发布
阅读量218 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechInk/article/details/132770911
编程 专栏收录该内容
387 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何利用CGAL库进行点云边缘特征提取，包括安装CGAL库、设置编译环境，以及提供C++源代码示例。通过创建对象存储点云信息，构建对象进行边缘特征提取，遍历点云并输出边缘特征点的坐标，展示基本的特征提取过程。

CGAL点云边缘特征提取编程

点云边缘特征提取是计算机视觉和几何处理中的重要任务，用于识别和提取点云数据中的边缘信息。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何库，提供了丰富的算法和数据结构来处理几何计算问题。在本文中，我们将介绍如何使用CGAL库进行点云边缘特征提取，并提供相应的源代码示例。

首先，确保你已经安装了CGAL库并设置好了编译环境。接下来，我们将使用C++编写示例代码来演示点云边缘特征提取的过程。

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/Point_set_2.h>
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
CGAL 点云特征提取
2301_79326891的博客
08-22 279
然后使用CGAL::Fast_Harris_detectors算法检测点云数据中的角点，并将结果存储在keypoints向量中。接着创建了一个pcl::NormalEstimation对象，并将输入点云数据设置为之前读取的cloud对象。使用CGAL库可以方便地实现点云数据的处理和分析，为三维建模、物体识别等应用提供了强有力的支持。接着使用pcl::io::loadPCDFile函数读取点云数据，并将数据存储在一个pcl::PointCloud。
CGAL 点云边缘特征提取
dayuhaitang1的博客
02-05 647
CGAL 点云边缘特征提取
CGAL 点云边界提取
点云侠的博客
02-12 2130
使用Voronoi协方差度量检测点云的尖锐边缘特征点。
CGAL alphaShape二维点集边界提取
点云侠的博客
12-04 1123
alphaShape二维点集边界提取
CGAL 点云AlphaShpaes边缘提取算法（基于三角剖分）
dayuhaitang1的博客
02-18 1381
CGAL 点云AlphaShpaes边缘提取算法（基于三角剖分）
CGAL点云AlphaShapes边缘提取算法编程
ByteNinja的博客
09-09 286
AlphaShapes是一种常用的算法，用于从点云数据中提取几何形状的边缘。在本文中，我们将介绍如何使用CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）库实现点云AlphaShapes边缘提取算法，并提供相应的源代码。以上就是使用CGAL库实现点云AlphaShapes边缘提取算法的基本步骤和源代码。接下来，我们将详细说明实现点云AlphaShapes边缘提取算法的步骤。最后，我们将提取的边缘输出到文件中，这里使用OFF格式作为输出格式。步骤2：读取点云数据。
CGAL点云边界提取编程
BitSlinger的博客
08-13 290
点云边界提取是点云处理中的一个重要任务，它可以从点云数据中提取出物体的边界信息，为后续的模型分割、物体识别等任务提供有力支持。在本文中，我们将介绍如何使用CGAL库进行点云边界提取的编程。通过CGAL提供的函数和数据结构，我们可以轻松地实现点云边界提取的功能，并为后续的点云处理任务奠定基础。通过这段代码，我们可以快速实现点云边界提取的功能。当然，CGAL还提供了更多更强大的计算几何算法和数据结构，可以用于解决各种复杂的点云处理任务。然后，我们通过CGAL提供的函数从.xyz文件中读取点云数据，并存储在。
基于最大夹角（角度突变）的边缘点提取（C++）
04-03 1019
使用最大夹角法提取边缘点
CGAL 点云AlphaShpaes边缘提取算法（3维空间）
dayuhaitang1的博客
02-19 772
CGAL 点云AlphaShpaes边缘提取算法（3维空间）
CGAL AlphaShape 维点集边界提取编程
ByteEchoX的博客
09-10 342
它可以根据点集的几何特征，生成一个表示点云边界形状的几何结构。这就是一个简单的示例，演示了如何使用CGAL库中的AlphaShape功能提取点集的边界。你可以根据自己的需求进行进一步的扩展和调整，并通过CGAL库提供的其他函数和功能来处理点云数据。Alpha参数控制了AlphaShape的形状，具体数值的选择需要根据点集的分布和具体需求进行调整。在上述示例代码中，我们使用了CGAL库中的AlphaShape功能来提取点集的边界。对象，使用点集的迭代器作为输入，并指定AlphaShape的类型为。
使用C++实现图像处理中的边缘检测算法！
**My Coding Family**
03-04 446
🏆本文收录于「编程与技术实战」专栏，此专栏涵盖了C/C++编程、人工智能、数据结构、机器学习等技术领域的内容，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
点云边缘提取算法：使用CGAL库的Alpha Shapes（C/C++实现）
PixelShadeZ的博客
09-05 857
在点云数据中，提取点云的边缘信息对于许多应用是非常重要的。在本文中，我们将介绍如何使用CGAL库中的Alpha Shapes算法来提取点云的边缘。Alpha Shapes算法是一种基于Alpha值的几何形状描述方法，通过对点云数据进行分析，可以提取出点云的边缘信息。这样，我们就可以使用CGAL库中的Alpha Shapes算法来提取点云的边缘信息了。函数，我们可以设置Alpha值，该值控制着边缘提取的敏感度。较小的Alpha值将产生更多的边缘，而较大的Alpha值将产生较少的边缘。对于每个边缘，我们使用。
点云内边界提取
m0_48919875的博客
08-22 1076
点云求边界
CGAL点云Alpha Shapes边缘提取算法的应用
DevNinja的博客
08-24 367
以上代码演示了如何从名为"pointcloud.xyz"的文件中读取点云数据，并利用CGAL点云Alpha Shapes边缘提取算法计算其边缘信息。CGAL点云Alpha Shapes边缘提取算法是基于该算法的实现，可以处理各种规模的点云数据，并且提供了丰富的参数设置，以适应不同的数据分析任务。通过CGAL点云Alpha Shapes边缘提取算法，我们可以从点云数据中轻松、高效地提取出各种规模和形状的边缘信息，为后续的数据分析任务提供了重要的基础。CGAL点云Alpha Shapes边缘提取算法的应用。
CGAL AlphaShape算法提取有序边界
kw123472的博客
12-27 2937
使用该算法的初衷是想找到一个二维点集的有序边界，调用到CGAL中的Alpha_shape2。但是CGAL中的Alpha_shape2获取到的segment是随机的，也就是各个端点是无序的，如下图： 而我们需要的是有序边界，如下图所示： /* 1. 计算Alpha_Shape2 2. 获取segment端点坐标存入points_in_segment 3. 计算points_in_segment vector内所有点的重心barycenter 4. 构造aBary vector，aBary[i].
网格模型特征线提取并在OSG中显示
XXM的博客
01-05 598
Cgal提取网格模型特征线，并在OSG中显示特征效果
Alpha Shape算法提取边界点
小菜鸡H的博客
03-07 3373
Alpha Shape 提取边界
alpha shapes提取边缘点函数调用（API）
05-29 908
1、原理 alpha shapes提取边缘点效果比较理想，其实PCL中提供该函数的接口。其提取原理可参考博客：alpha shapes提取平面点云边界点_仰望星空_2022的博客-优快云博客 下面是其调用PCL中该算法API的示例： #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/surface/concave_hull.h> #include <pc
alpha shape 2D点集边缘线提取
weixin_43794095的博客
10-24 355
【代码】alpha shape 2D点集边缘线提取。
点云边缘提取
最新发布
03-22
### CGAL 点云边缘提取算法概述 点云边缘提取是计算机视觉和图形学中的一个重要课题，尤其是在处理三维模型重建、物体识别等问题时显得尤为重要。以下是几种常见的点云边缘提取方法及其具体实现。 #### Alpha Shapes 方法 Alpha Shapes 是一种基于 Delaunay 三角剖分的几何建模技术，能够通过调整参数 α 来控制形状的复杂程度。对于三维空间中的点云数据，可以通过设置不同的 α 值来提取点云的边界信息[^1]。 在实际应用中，CGAL 库提供了完整的 C/C++ 实现支持，开发者可以直接调用其接口完成点云的边缘检测任务[^2]。 下面是一个简单的代码示例展示如何使用 CGAL 的 Alpha Shapes 功能： ```cpp #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Delaunay_triangulation_3.h> #include <CGAL/Alpha_shape_3.h> #include <vector> typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel K; typedef CGAL::Delaunay_triangulation_3<K> Triangulation; typedef CGAL::Alpha_shape_3<Triangulation> Alpha_shape_3; int main() { std::vector<K::Point_3> points = { /* 插入点云坐标 */ }; // 构造 Delaunay 三角剖分 Triangulation dt(points.begin(), points.end()); // 创建 Alpha Shape 对象并初始化 Alpha_shape_3 alpha(dt); // 设置 Alpha 值 double alpha_value = 0.5; // 可根据需求调节此值 alpha.set_alpha(alpha_value); // 输出 Alpha 形状的结果 for (auto it = alpha.alpha_shape_edges_begin(); it != alpha.alpha_shape_edges_end(); ++it) { auto edge = *it; // 处理每条边的信息... } return 0; } ``` 上述代码展示了如何构建 Alpha Shapes 并获取其边缘信息。需要注意的是，`alpha_value` 参数的选择会直接影响最终结果的质量，因此应根据具体的场景进行适当调整。 --- #### Voronoi 协方差度量法 另一种常用的点云边缘提取方法是基于 Voronoi 图的协方差矩阵分析。这种方法的核心思想在于评估每个点周围局部区域的角度变化情况，并以此判断该点是否位于边缘位置[^3]。 其实现过程通常分为以下几个方面： - **计算 Voronoi 邻域**：针对每一个点，找到与其最近邻接的一组点集合。 - **估计协方差矩阵**：利用这些邻居点的位置向量构造协方差矩阵。 - **判定锐利特征**：依据预设的锐度阈值筛选出符合条件的候选边缘点。 虽然这种方案相对较为复杂，但它具有良好的鲁棒性和适应性，在噪声较大的情况下表现尤为突出。 --- ### 总结 无论是采用 Alpha Shapes 还是 Voronoi 协方差度量的方式，都可以有效解决点云数据中的边缘提取问题。前者更适合于规则化较高的结构体表面；而后者则更适用于不规则分布或者存在较多细节的情况。开发人员可以根据自己的应用场景灵活选择合适的策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值