@H_301_1@C++三维点云底面简单识别和修补
前言
三维点云的应用中,经常需要识别底面(如体积计算的参考平面、基坑测量等);而底面点云如果出现缺损、空洞时,又会影响计算,就需要进行修补。
本文通过最简单的方式,快速找到底面并进行修补。当然,由于过于简单,存在着很多限制,比如底面必须位于Z轴最下端,或者可以旋转到Z轴;又比如底面必须是平面。
底面识别
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:
定义统计信息;
// 统计信息
struct data
{
public:
data()
{
i = 0;
j = 0;
count = 0;
}
int i; // X坐标索引
int j; // Y坐标索引
int count; // 统计点数,用于过滤孤立点
float min; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最小值
float max; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最大值
float mean; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的平均值
};
处理点云,统计分块点云信息;
// 统计信息
vector vecdata;
// 取x和y的整数部分作为索引,相当于将点云分成1m*1m的块
int indexX = tmp_x;
int indexY = tmp_y;
bool found = false;
for(int n = 0; n < vecdata.size(); n++)
{
if (vecdata[n].i == indexX && vecdata[n].j == indexY)// 队列中已经存在的块
{
// 更新统计值
vecdata[n].count = vecdata[n].count + 1;
vecdata[n].min = (vecdata[n].min > tmp_z) ? tmp_z : vecdata[n].min;
vecdata[n].max = (vecdata[n].max < tmp_z) ? tmp_z : vecdata[n].max;
vecdata[n].mean = (vecdata[n].mean * (vecdata[n].count - 1) + tmp_z) / vecdata[n].count ;
found = true;
}
}
// 队列中不存在的块
if (!found)
{
data d;
d.i = tmp_x;
d.j = tmp_y;
d.count = 1;
d.min = tmp_z;
d.max = tmp_z;
d.mean = tmp_z;
vecdata.push_back(d);
}
根据统计的点云信息,找到底面
// 查找最低平面的Z值
float minZ = 1000;
for(int k = 0; k < vecdata.size(); k++)
{
// 根据点数、最大值、最小值判断是否为有效平面
if (vecdata[k].count > 100 && vecdata[k].max - vecdata[k].min < 0.1)
{
minZ = (minZ > vecdata[k].mean) ? vecdata[k].mean : minZ;
}
}
平面修补
按照一定的分辨率,使用找到的最小Z值修补平面
float VirtualX = -20;// x范围(本例为-20到0)
float VirtualY = -40;// y范围(本例为-40到0)
while(VirtualY < 0)
{
while(VirtualX < 0)
{
// 模拟点云
float x = VirtualX;
float y = VirtualY;
float z = minZ;
VirtualX += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充
}
VirtualX = -20;
VirtualY += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充
}
说明
平面修补改为for循环可能更容易理解;
平面修补范围可以任意设置,可以CreatepolygonRgn函数进行多边形修补。
效果图
修补前
修补后
以上是内存溢出为你收集整理的C++三维点云底面简单识别和修补全部内容,希望文章能够帮你解决C++三维点云底面简单识别和修补所遇到的程序开发问题。
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