HALCON_3D_点云处理_创建点云对象,读取点云对象,写入点云对象

本文介绍了如何利用Halcon进行3D点云处理,包括从激光线扫相机获取数据,生成深度图和点云对象。两种方法被提出,一是基于相机分辨率创建点云,二是直接使用xyz坐标数组。同时讨论了Halcon的点云写入和读取功能,支持的存储格式。

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发现关于halcon2d的资料,网络上非常多,但是关于halcon3d的相关资料还不是很多,
经过测试halcon提供的例程,结合了一些网上的资料,总结了一些halcon3d的用法,
自己学习记录一下。

读取点云,生成深度图,生成点云

一般来说,市面上常见的激光线扫相机(比如LMI Keyence DeepVision)调用对应的SDK来获取采集的点云数据,无论注册回调函数来接受点云数据还是说阻态函数接收点云数据,最终基本都是获取到数据指针,大部分可能是int类型的指针,里面是一个数组,我们拿到这个数据指针之后需要做的就是将指针里面的数据拷贝出来,或根据数据的长度(一般是图像的长乘上宽)直接生成深度图;
一般我们在项目中直接拿指针生成深度图,调用halcon的算子gen_image_1
用于生成深度图,此时需要和相机供应商沟通此时数据传输过来的格式,一般是int数据类型

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第一种方式:调用以上代码,根据3D相机上设置的XY方向上的分辨率数值来创建基于XY方向的图像,并和拿到的深度图Z来生成一个点云对象。

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### Halcon 点云数据从 TXT 转换为 OM3 格式的方法 在 Halcon 中,点云数据处理通常涉及多种格式之间的转换。要将 TXT 格式的点云数据转换为 OM3 格式,可以采用以下方法: #### 1. 使用 Halcon 的读写功能 Halcon 提供了强大的文件读写功能,可以通过脚本或算子实现点云数据的格式转换。具体步骤如下: - 首先使用 `read_points_3d` 算子从 TXT 文件中加载点云数据[^1]。 - 接着对点云数据进行必要的预处理(如去噪、滤波等)。 - 最后使用 `write_points_3d` 算子将点云数据保存为 OM3 格式。 以下是实现该过程的代码示例: ```hdevelop * 读取TXT格式的点云数据 read_points_3d('point_cloud.txt', 'ascii', [], [], X, Y, Z, R, G, B) * 将点云数据转换为Halcon的点对象 gen_points_object (X, Y, Z, R, G, B, PointsObject) * 写入OM3格式的点云文件 write_points_object (PointsObject, 'point_cloud.om3') ``` #### 2. 自定义脚本转换 如果点云数据的 TXT 文件格式较为复杂,可能需要编写自定义脚本来解析和转换数据。例如,使用 Python 结合 Halcon 的 HDevEngine 模块完成这一任务。 以下是一个简单的 Python 示例代码,展示如何通过 Halcon 的 API 实现转换: ```python from hdev_engine import HDevEngine # 初始化HDevEngine engine = HDevEngine() # 加载Halcon脚本 procedure_path = "path_to_your_halcon_script.hdev" procedure_name = "convert_txt_to_om3" # 设置输入参数 input_params = { "InputFile": "point_cloud.txt", "OutputFile": "point_cloud.om3" } # 执行Halcon脚本 output_params = engine.execute_procedure(procedure_path, procedure_name, input_params) ``` #### 3. 第三方工具辅助 除了直接使用 Halcon 外,还可以借助第三方工具(如 CloudCompare 或 MeshLab)进行格式转换。这些工具支持多种点云格式的导入与导出,能够快速完成从 TXT 到 OM3 的转换。 ### 注意事项 - 在转换过程中,需确保点云数据的坐标系一致性[^2]。 - 如果 TXT 文件包含颜色信息或其他附加属性,应确保这些数据在转换过程中得以保留。 - 对于大规模点云数据,建议优化读写性能以减少处理时间。
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