Halcon算子学习：sample_object_model_3d

最新推荐文章于 2025-05-30 16:18:32 发布
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分类专栏： HALCON
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Vichael_Chan/article/details/102744980
本文详细介绍了Halcon的sample_object_model_3d算子，用于创建3D对象模型的采样版本。该算子支持不同的子采样方法，如'fast'、'accurate'等，适用于点云细化和原语转换。文中还阐述了采样距离、通用参数的作用，并提供了示例应用。

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sample_object_model_3d

( : : ObjectModel3D, Method, SampleDistance, GenParamName, GenParamValue : SampledObjectModel3D)
示例一个3D对象模型
输入：

  • ObjectModel3D
    对3D对象模型的处理进行采样。

  • Method
    选择不同的子采样方法。
    默认值:“fast”
    值列表:‘accurate’, ‘accurate_use_normals’, ‘fast’, ‘fast_compute_normals’

  • SampleDistance
    采样距离。
    元素个数:SampleDistance = = 1 | | SampleDistance = ObjectModel3D
    默认值:0.05

  • GenParamName
    可以调整的通用参数的名称。
    默认值:[]
    值列表:“max_angle_diff”,“min_num_points”

  • GenParamValue(input_control)号数组→(real / integer / string)
    可调整的通用参数的值。
    默认值:[]
    建议值:1、2、5、10、20、0.1、0.25、0.5

输出：

  • SampledObjectModel3D
    包含采样点的3D对象模型的手柄。
    元素数量:SampledObjectModel3D = ObjectModel3D

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halcon算子之prepare_object_model_3d详解
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为此，必须设置通用参数’xyz_map_width’或’xyz_map_height’，以指示点云是按行排序还是按列排序，并定义图像尺寸(参见下面的’xyz_map_width’和’xyz_map_height’)。这在使用sample_object_model_3d、surface_normals_object_model_3d或准备3D对象模型进行基于表面的匹配(例如，平滑、去除异常值和减少域)时尤其有益。图像的高度自动计算。在distance_object_model_3d的文档中有更详细的描述。
【HALCON】【3D Object Model】sample_object_model_3d
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54-Halcon-- sample_object_model_3d函数功能（用于对3D对象模型进行采样处理）
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sample_object_model_3d是Halcon中处理3D点云采样的核心算子，主要用于降低点云密度和优化分布。该算子提供三种采样方法：'fast'快速均匀采样（速度快）、'accurate'精确均匀采样（结果均匀）和'poisson'泊松圆盘采样（自然随机）。关键参数包括采样距离、是否保留属性、是否重新计算法向量等。典型应用包括点云降采样、CAD模型预处理和三维重建。使用时需根据场景选择合适方法：大模型预处理用'fast'，精细分析用'accurate'，艺术渲染用'poisson'。可结合特征提
segment_object_model_3d
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1.halcon 直接导出的代码 不可用。因为内部有while 循环 代码是需要改造的。在C#中 使用VisualizeObjectModel3D显示halcon3D模型。调用HDevelopExport类的Display方法即可显示。2.点云文件 我放在了 bin/Debug 目录下。
HALCON visualize_object_model_3d 算子原理的理解以及使用HSmartWindowControlWPF重实现
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鼠标两个点（图像坐标系）的坐标反投影到Camera坐标系(使用了get_line_of_sight算子)，计算在Camera坐标系中的两个点的XY方向的平移量，然后修改点云位姿中XY方向的值即可。鼠标交互看起来比较复杂，主要由该算子内部analyze_graph_event算子实现，其解析鼠标事件，根据不同的鼠标事件类型做不同的处理，基本处理思路为：将鼠标的位置变化转换为点云的位姿变化。鼠标在窗口中上Y方向的平移代表点云Z方向的平移量，同样只需更改点云位姿中Z方向的值即可。
Halcon 3D 切片法检测物料
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在上一篇中，学习了鞋底切片法来求轮廓，那个思路是比较简单的，其次还提到了法向量重建的方法，目前由于没有用法向量重建来做那个项目，所以还是有很大的疑问，后续会继续学习那个方法然后重新在做一次，和切片法做一个对比，今天来学一习Halcon 自带的例程 切平面检测物料，在上一阶中，留下来几个问题：
halcon 的 smooth_object_model_3d详细介绍
02-27
<think>嗯，用户现在想了解Halcon中的smooth_object_model_3d算子的详细介绍。之前他们问过Halcon有哪些3D滤波算子，我列出了几个，其中就包括这个。现在需要更深入的信息。 首先，我需要确认用户的需求。他们可能在使用Halcon进行3D点云处理，遇到了噪声问题，或者在做表面重建时需要平滑数据。可能是在工业检测、逆向工程或者医疗影像领域工作。需要详细说明这个算子的功能、参数、使用场景以及注意事项。 接下来，我需要回忆smooth_object_model_3d的具体细节。这个算子主要用于点云平滑，支持多种方法，比如移动最小二乘法（MLS）。参数包括method、gen_param_name和gen_param_value，还有输出的ObjectModel3D。 用户可能想知道如何选择合适的参数，比如如何设置半径或者平滑的强度。他们可能关心不同方法的区别，比如MLS和Huber方法的应用场景。另外，还需要提醒他们参数调整的重要性，比如半径过大或过小的影响。 还要注意使用场景的举例，比如工业检测中的具体应用，这样用户能更好地理解如何在自己的项目中应用。可能还需要提到预处理和后处理的步骤，比如去噪后再进行平滑，以及结果的优化方法。 另外，用户可能会遇到版本差异的问题，不同Halcon版本可能参数或方法有变化，所以建议查阅对应文档。还要注意输入数据的质量，比如点云密度是否均匀，是否有离群点需要先处理。 可能用户的实际问题是如何处理扫描得到的带有噪声的3D模型，他们需要平滑表面以便后续测量或检测。这时候需要详细说明每个参数的影响，以及如何根据数据调整参数。 总结下来，回答应该包括功能概述、参数详解、使用示例、应用场景、注意事项，以及与其他算子的配合使用。确保结构清晰，步骤明确，让用户能够一步步理解和应用这个算子。</think>`$smooth_object_model_3d$` 是 Halcon 中用于 **3D点云或表面模型平滑处理** 的核心算子，尤其擅长通过局部拟合方法消除噪声并保持几何特征。以下是详细解析： --- ### **一、功能概述** - **核心作用**：对3D对象模型（点云/网格）进行平滑处理，改善数据质量，常用于： - 消除扫描噪声（如激光雷达或结构光传感器的噪声） - 修复表面微小孔洞或不规则凸起 - 为后续分割、配准或测量提供干净数据 - **算法特点**：支持多种平滑策略，默认采用 **移动最小二乘法（MLS）**，可平衡平滑强度与细节保留 --- ### **二、参数详解** ```python smooth_object_model_3d( ObjectModel3D, // 输入：待处理的3D对象模型 Method, // 必选：平滑方法（如 'mls', 'mls_hector'等） GenParamName, // 可选：通用参数名（控制算法细节） GenParamValue, // 可选：通用参数值（与GenParamName对应） SmoothedObjectModel3D // 输出：平滑后的3D对象模型 ) ``` #### **关键参数说明** 1. **`Method`**（核心参数）： - **`'mls'`**（移动最小二乘法）： 通过局部多项式拟合表面，适合**均匀点云**，参数`'mls_radius'`控制邻域大小（单位与点云坐标一致） - **`'mls_hector'`**： 改进版MLS，对**非均匀采样**或**离群点**更鲁棒，通过`'hector_alpha'`调节平滑强度（值越大越平滑） - **`'huber'`**： 基于Huber损失的稳健拟合，适合**含离群点的数据**，通过`'huber_threshold'`控制对异常值的敏感度 2. **通用参数（GenParamName/Value）**： - **`'mls_order'`**：多项式阶数（默认1，线性拟合；2为二次拟合，适合复杂曲面但计算量增加） - **`'mls_absolute_scale'`**：设为`'true'`时，邻域半径`'mls_radius'`采用绝对尺度（否则自适应点密度） - **`'mls_use_confidence'`**：若输入点云含置信度数据，启用后可加权拟合 --- ### **三、使用示例** ```python * 读取点云 read_object_model_3d (ObjectModel3D, 'metal_part.ply', [], [], Status) * 使用MLS方法平滑，设置半径2mm，线性拟合 smooth_object_model_3d (ObjectModel3D, 'mls', ['mls_radius','mls_order'], [2.0,1], SmoothedModel) * 可视化对比 visualize_object_model_3d (WindowHandle, [ObjectModel3D,SmoothedModel], [], [], [], [], [], [], [], PoseOut) ``` --- ### **四、典型应用场景** 1. **工业零件表面优化** - 任务：去除铣削件表面的扫描噪声，精确提取尺寸 - 参数建议：`'mls'` + `mls_radius=1.5mm`（根据点距调整） 2. **逆向工程曲面重建** - 任务：将激光扫描的杂乱点云转换为光滑NURBS曲面 - 参数建议：`'mls_hector'` + `hector_alpha=0.3`（平衡平滑与细节） 3. **医学影像去噪** - 任务：平滑CT扫描的骨骼点云，便于后续分割 - 参数建议：`'huber'` + `huber_threshold=3.0`（抑制离群点） --- ### **五、注意事项** 1. **预处理必要步骤**： - 先使用 `$remove_object_model_3d_outliers$` 移除明显离群点，避免平滑失真 - 检查点云密度，必要时用 `$sample_object_model_3d$` 重采样 2. **参数调试技巧**： - `mls_radius` 应略大于点云平均间距（可通过 `$get_object_model_3d_params$` 查询 `'point_coord_rms'`） - 若平滑后特征边缘模糊，尝试降低 `mls_radius` 或改用 `'mls_hector'` 3. **性能优化**： - 对大规模点云，启用 `'enable_parallelization'` 参数加速计算 - 将点云转换为 `'xyz_mapped'` 格式可提升内存效率 --- ### **六、与其他算子的协同** - **前处理**： `$threshold_object_model_3d$` → `$remove_object_model_3d_outliers$` → `$smooth_object_model_3d$` - **后处理**： `$surface_normals_object_model_3d$`（计算法向量） → `$fit_primitives_object_model_3d$`（拟合几何基元） 建议结合Halcon的 `$inspect_3d_surface$` 工具实时观察平滑效果，快速迭代参数。
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