Halcon3D点云处理-点云可视化的几种方式

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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： 3d 开发语言
于 2023-08-02 17:09:17 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/132064731
本文介绍了如何使用Halcon进行3D点云处理的可视化，包括读取三维对象、显示多个点云、按Z轴高度渲染颜色以及颜色渲染深度图。通过实例展示了Halcon强大的3D数据可视化能力。

在halcon处理三维数据的时候，我们就有一个非常棘手的需求，就是想要像Maya 3Dmax一样，非常直观的可视化自己的数据，而在halcon之中也提供了功能非常全面的可视化工具；
halcon提供的可视化功能可以

在三维坐标中很方便的观察点云对象

可以显示多个点云对象 在同一个窗体内

可以根据XYZ任意维度来对点云的点进行渲染着色

1.首先我们读取一个三维对象

在这里插入图片描述
这里我们是读取了一只斯坦福兔子，这个兔子对于学习点云处理的人来说可就太熟悉啦
在读取完毕之后观察变量窗口
发现多了一个三维对象变量
在这里插入图片描述
双击这个ObjectModel3D的句柄，出现如下图所示的界面
在这里插入图片描述
在这个窗体的左上角勾选Display Models，即可弹出一个可视化窗体
如图所示
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除此之外，Halcon还提供了基于局部区域的配准算法（如fast_match_surface）、基于特征点匹配的算法（如surface_patch_registration）以及全局优化方法（如icp）等不同的点云配准算法。选择合适的参数：triangulate_object_model_3d算子中有多个参数可以调整，如点云密度、三角化方式、精度要求等。TriangleMethod：指定使用的三角化方法。使用更快的算法：针对特定类型或场景的点云数据，可以尝试使用更快的三角化算法，如有基于GPU的算法等。
史上超全的Halcon常用3D算子：点云处理
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在实际应用中，根据具体任务的需求，我们可以选择适合的算子进行处理。Halcon作为一款强大的图像处理软件，提供了丰富的3D算子来进行点云数据的处理和分析。点云的表面法线是点云分析中常用的信息之一，可以通过Halcon的get_object_model_params函数计算出来。希望读者通过学习和实践，能够掌握Halcon中的3D算子，并将其应用于自己的项目中。点云数据通常以文件的形式存在，可以通过Halcon的read_object_model函数读取。根据点云的特征进行分割是点云处理中的一个关键任务。
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方式可对多组连接件进行条件分割，功能更加强大，但其耗时稍长，耗时主要由于单元体素的遍历时间较长，如遇连通域分割情况，可先采样再计算，能缩短一定的CT。1).214个点不足以建模，原因不是点的个数比较小，同比放到X和Y的坐标后可以正常建模，可能是生成的轮廓图像长宽数值比较小，不足以建模。，再生成图像，其中XLD是亚像素在到Region会有损失，本来XLD显示可能就一个像素，导致生成轮廓图像是完全不能体现XLD信息的。2.Halcon截面解析辅助算子较多，尤其对点云需要进行三角剖分，耗时很长。
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