轮廓提取之滚球法、凹包算法

本文介绍了使用滚球法(凹包算法)进行二维点云轮廓提取的方法,包括适用场景、点加密策略、存储结构设计和关键代码实现。点加密通过对线段进行采样增加点密度,确保算法准确性。代码设计中涉及滚动起点确定、圆心计算、邻域内点获取以及极角排序等关键步骤。精度控制和合适滚动半径选择对于算法效果至关重要。

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提示:本文章主要介绍轮廓提取算法------滚球法的运用,可用于提取点云等二维、三维数据的轮廓,以及代码框架设计。


前言

滚球法主要思想:
滚球法(凹包算法):https://blog.youkuaiyun.com/u013279723/article/details/108085334

文章中,介绍了算法的实现的伪代码,包含关键算法的讲解,以及算法设计中的技巧,算法思想请查看链接。


一、基于二维点数据的模型轮廓提取算法

1.1 适用场景

1.1.1 算法主要用于提取二维平面上的数据点的轮廓,也可以提取三维空间中的点云的轮廓,即可以将三维点云的z坐标不纳入计算即可,当提取出轮廓后再将z坐标补上,即可形成轮廓信息。

1.1.2 算法可以接受的输入数据为点云数据或者线段数据(多段线),输出结果为首尾相连的、按照连接顺序排好的点数据。

1.2 问题思考及解决方法

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