PCL——泊松表面重建

这篇博客介绍了如何利用pcl库中的泊松表面重建算法进行三维数据处理。通过示例代码展示了具体实现过程。

pcl库中有很多3为表面重建方法,下面是泊松表面重建的代码:

//点的类型的头文件
#include <pcl/point_types.h>
//点云文件IO(pcd文件和ply文件)
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
//kd树
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
//特征提取
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
//重构
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/surface/poisson.h>
//可视化
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
//多线程
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <string>

int main(int argc, char** argv)
{
	// 确定文件格式
	char tmpStr[100];
	strcpy(tmpStr, argv[1]);
	char* pext = strrchr(tmpStr, '.');
	std::string extply("ply");
	std::string extpcd("pcd");
	if (pext){
		*pext = '\0';
		pext++;
	}
	std::string ext(pext);
	//如果不支持文件格式,退出程序
	if (!((ext == extply) || (ext == extpcd))){
		std::cout << "
### 使用 Python 实现曲面重建 #### 方法一:PCL 库的实现 此方法利用 `PCL` (Point Cloud Library) 来完成点云数据到多边形网格模型的转换过程。程序会先加载输入文件中的点云数据并估算其法线方向,之后调用 Poisson 曲面重建功能创建出封闭且平滑的三角化网格结构。 ```cpp // C++ code snippet using PCL library for demonstration purposes only. #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/poisson.h> int main(int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Load input point cloud data from file named 'input.pcd' if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud) == -1){ PCL_ERROR ("Couldn't read file \n"); return (-1); } // Estimate normals on the loaded point cloud dataset pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ()); ne.setInputCloud(cloud); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*cloud_normals); // Perform Poisson surface reconstruction with estimated normals as guidance pcl::Poisson<pcl::PointXYZ> poisson; poisson.setInputCloud(cloud); poisson.setDepth(8); // Set maximum depth of octree used during subdivision process poisson.reconstruct (*mesh); // Save reconstructed mesh into an output file called 'output.ply'. pcl::io::savePLYFile("output.ply",*mesh); } ``` 注意上述代码为C++版本[PCL](http://pointclouds.org/)库的应用实例,在Python环境下可参照官方文档安装对应绑定包[pclpy] 或者考虑采用更易于集成于Python环境下的工具如Open3D来进行操作[^1]。 #### 方法二:于 Open3D 的 Python 实现 下面给出一段完整的 Python 脚本用于执行曲面重建任务。这段脚本展示了如何读入 `.ply` 文件格式存储的点云对象、计算缺失的法向量信息以及应用算法构建最终的三角网状几何体表示形式。 ```python import numpy as np import open3d as o3d def preprocess_point_cloud(pcd): """Preprocesses a raw point cloud by estimating its normal vectors.""" pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30)) return pcd if __name__ == "__main__": # Read Point Cloud Data pcd = o3d.io.read_point_cloud('path/to/input_file.ply') # Preprocessing Step: Normal Estimation preprocessed_pcd = preprocess_point_cloud(pcd) # Execute Poisson Surface Reconstruction Algorithm mesh, densities = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(preprocessed_pcd, depth=9) # Remove low density vertices to improve quality and reduce noise artifacts vertices_to_remove = densities < np.quantile(densities, 0.01) mesh.remove_vertices_by_mask(vertices_to_remove.astype(bool)) # Visualize Resulting Mesh Model o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) ``` 以上两部分分别介绍了两种不同方式来达成相同的目标——即由给定点集生成连续光滑表面的技术方案;其中第二种更为推荐因为其易用性和良好的社区支持特性使得开发者能够快速上手实践][^[^23]。
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