3D点云基础知识(二)-bilibili视频资源整理（二）鞋点胶点云轮廓提取

资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第六节）3D鞋点胶的点云边界（轮廓）提取

相似案例：Halcon三维测量(3):鞋底涂胶+边缘提取

Halcon学习方法强调：从案例当中学习：最重要是思路和算子的用法、为我们所用。不要机械式套用。

视觉：

1. 机器视觉（2D、3D）：
   1. 2D：
      1. 识别定位（对位贴合）（深度学习）
      2. 测量
      3. 缺陷（外观检测）（深度学习）
      4. 符号需求（一维码、二维码、三维码、OCR）
      5. 视觉+运动控制板卡+机器人
   2. 3D：
      1. 鞋点胶
      2. 无序抓取：在Halcon【实例程序】中【方法】【多目立体视觉】locate_pipe_joints-stereo.hdev案例中。
      3. 点云数据+深度学习
         1. 工具：Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV、Sherlock、Evsion、Insight、Matlab、（Emgucv+C#）
         2. 推荐：Halcon===>>>>   OpenCV  ====>>>>    源码自己编写
         3. 语言主流：C#+halcon、C+++QT+halcon、C+++MFC+halcon
2. 计算机视觉：
   1. 室外：（深度学习）
   2. 工业：

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视觉项目思路：（算法+软件框架）

1、需求分析：2D还是3D的？

2、项目评估仿真：

3、合同

4、方案设计：（硬件方案、软件方案）点云直接买现成的，因为精度更高。

5、精度和速度，考虑硬件方案：

6、概要设计

7、详细设计

8、编码

9、测试调试

10、交付

11、维护

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鞋点胶边界检测思路：

1、点的法向量重建：K邻域、体素。法向量非常重要：

2、当前教程：（不是通用、不太灵活的方法）（初学者）

1）获取点云切平面

2）切平面与点云的交线

3）交线在点云上的起点、终点求出来

4）起点、终点就是外边界。

起点、终点如何求？

将交平面转化为一个2D图像求XLD轮廓。XLD上的起点、终点可求。

激光三角成像：线轮廓+移动

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第一步：读入点云（鞋）的文件。

第二步：分割出鞋子的点云集合。（去除噪声等。）

第三步：仿射变换到与长轴和短轴平行的位置。（3D一样可以仿射变换）：方便切平面的定义。

第四步：定义切平面，求鞋的3D点云集合跟切平面的点云交集。

第五步：把交集的点云坐标映射成2D的XLD轮廓，求每段轮廓起点、终点坐标。

第六步：把得到的每段XLD的起点、终点坐标又映射转换成3D点云坐标。

第七步：显示鞋的点云集合以及鞋的外边界的点云集合。

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资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第七节）3D鞋点胶的点云边界提取

超人视觉免费启蒙三维课程入门第八节（3D鞋点胶的点云边界提取）

第八节还有一个链接

第一步：加载并显示扫描生成的点云数据。

dev_close_window ()
dev_update_off ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
* 1、读取点云文件
read_object_model_3d ('./2.om3', 'mm', [], [], ObjectModel3D, Status)
visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3D, [], [], [], [], [], [], [], PoseOut)

对visualize_object_model_3d参数的详解：visualize_object_model_3d (窗口句柄, 3D模型, [内参], [外参], [参数名], [参数名对应的值], [标题信息], [模型信息], [窗口提示信息：比如旋转、放大、缩小], PoseOut)

• 相机的内外参数。
• 参数名和参数名对应的值：对应下面的：GenParamName