隧道点云边界提取【C++PCL】

迅卓科技

已于 2023-11-28 15:42:40 修改

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分类专栏：隧道点云分析与检测文章标签： c++ 开发语言算法

于 2023-11-24 13:30:18 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45196569/article/details/134596590

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本文介绍了一个使用C++和PCL库进行点云处理的项目，包括点云加载、网格滤波、平面提取、边界和直线提取等步骤，详细阐述了每个过程并提供了代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：迅卓科技
简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方

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点云边界线提取【C++PCL】

weixin_45196569的博客

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这系列C++函数涵盖了点云处理中的关键步骤，包括使用RANSAC算法提取最大平面系数、根据内点索引从点云中提取或排除点、迭代提取多个平面并存储、计算法向量提取凹壳点、RANSAC提取多条直线并分割点云，为全面理解和利用点云数据提供了丰富而灵活的工具。

PCL Harris3D关键点提取【2024最新版】

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点云处理【五】(点云特征提取)

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PFH通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异，并形成一个多维直方图对点的k邻域几何属性进行描述。点特征直方图（PFH）表示法是基于点与其k邻域之间的关系以及它们的估计法线，简言之，它考虑估计法线方向之间所有的相互作用，试图捕获最好的样本表面变化情况，以描述样本的几何特征。它的思想在于分别计算查询点的k邻域中每一个点的简化点特征直方图(Simplified Point Feature Histogram,SPFH)，再通过一个公式将所有的SPFH加权成最后的快速点特征直方图。通常点云特征与关键点结合使用。

点云的边界提取

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能够将散乱的点云数据边界点及特征点提取出来，并显示。

PCL点云特征描述与提取

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局部描述子（local descriptor）在原始表示形式下，点的定义是用笛卡尔坐标系坐标x,y,z相对于一个给定的原点来简单表示的三维映射系统的概念。假定坐标系的原点不随着时间而改变，这里有两个点p1和p2，分别在时间t1和t2捕获，有着相同的坐标。虽然相对于一些距离测度（如：欧几里得度量）它们是相等的。但是它们取样于完全不同的表面，因此当把它们和邻近的其他环境中的点放在一起时，它们表达着完全不同的信息，这是因为在t1和t2之间局部环境有可能发生改变。因此作为一个单一实体的三维点概念和笛卡尔坐标系

隧道点云内壁器材提取识别【C++PCL】

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【代码】点云内壁器材提取识别（灯，设备，电线）C++PCL。

隧道点云重建【C++PCL】

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11-23

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这是一个基于KD树的边界点检测算法。它通过建立KD树、K近邻搜索和距离计算，确定点集中的边缘轮廓点。首先选择一个起始点，计算其K近邻距离并设为α。然后，根据α筛选出距离小于α的点，并选择其中两个点。通过求解球心和计算其他点到球心的距离，判断是否为边缘轮廓点。若是，则保存该点；否则，继续遍历。重复此过程直至遍历完所有点。该算法适用于点云数据处理等应用。

隧道点云清理【C++PCL】

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我们团队注重每一个细节，确保代码的可读性、可维护性和可扩展性达到最高标准。我们严格遵循行业最佳实践，采用模块化和面向对象的设计原则，使得我们的代码结构清晰且易于理解。我们的点云服务更是引以为傲。我们的技术团队拥有深厚的专业知识和丰富的经验，能够提供高度准确和高效的点云处理服务。无论是点云的获取、存储还是分析，我们都能够满足客户的需求，并提供出色的解决方案。我们的技术实力也是无与伦比的，拥有广泛的技术背景和深入的专业知识。

隧道边界提取【C++PCL】

weixin_45196569的博客

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Python点云处理（二十）点云轮廓边界提取——基于邻域三角形距离算法

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由于扫描对象形状复杂多样、点云数据具有分布不规则和密度不均等特性，以及传感器扫描模式不同和场景中其他地物遮挡等多种因素的影响，自动、准确地提取轮廓仍然具有较大的挑战。通过提取物体的内部轮廓线和外部轮廓线，可以得到物体的边缘轮廓和空间结构等信息。在机器人视觉中，点云轮廓提取可以用于识别和跟踪机器人周围的物体。通过提取物体的轮廓线，可以得到物体的形状、尺寸、位置和方向等信息，从而帮助机器人进行目标定位和操作。点云轮廓提取通过分析点云中每个点的邻域关系，提取点云表面的轮廓线。

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PCL：边界提取

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PCL 提供了类，用于估计点云数据中的边界点。该算法通过分析点云的法向量来识别边界点，通常需要先估计点云的法向量，然后根据法向量的变化来确定边界点。具体来说，边界点的法向量变化通常比内部点要大，因此可以通过分析法向量的变化来确定边界点的位置。

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编程实现提取点云数据的树的中心和提取山区的DEM

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芒果树a的圆心拟合 1.1 数据：树木主干数据-芒果树a 图1 芒果树a点云情况 1.2 大致思路：该点云数据是空间中的离散点，在三维坐标中，构成一个圆柱，由于树干处于垂直树立状态，因此从已知点云坐标入手，圆柱在不同高度的各个圆的圆心可以视为x坐标与y坐标相同，根据各点云坐标求出该圆柱的圆心坐标。 1.3 实现原理：平均值法：首先考虑在三维空间中处于立体状态下对于均匀分布在圆柱上的n个...

Open3D 进阶（16）三维点云边界提取

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三维点云边界提取的python版本Open3D代码实现。

【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）（Matlab代码实现）

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现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。通过使用输入数据中的最大点对点距离，识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘，并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段，准确获取每个段的点序列，并在必要时将它们合并，以生成每个形状的单一边界。实验结果表明，即使在低密度输入数据中，所提出的解决方案也能保持建筑边界的细节，并提供较高的基于像素的完整性和几何精度。行百里者，半于九十。

PCL 点云索引提取器

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根据索引提取点云子集

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