Исследование нормальной оценки в библиотеке облаков точек (PCL)

В области компьютерного зрения и обработки 3D-данных облака точек широко используются для представления трехмерных объектов и сцен. Одной из распространенных задач при работе с облаками точек является оценка нормалей поверхности, которые предоставляют важную информацию об ориентации и кривизне нижележащих поверхностей. В этой статье мы углубимся в различные методы нормальной оценки с использованием библиотеки облаков точек (PCL) и предоставим примеры кода для каждого подхода.

  1. Метод 1: анализ главных компонентов (PCA)
    PCA — популярный метод оценки нормалей в облаках точек. Он включает в себя вычисление ковариационной матрицы локальной окрестности вокруг каждой точки и извлечение собственных векторов, соответствующих наименьшим собственным значениям. Собственный вектор с наименьшим собственным значением представляет предполагаемое направление нормали.

Пример кода:

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// Load point cloud data
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03); // Set the radius for the neighborhood search
ne.compute(*normals);
// Access the estimated normals
for (size_t i = 0; i < normals->size(); ++i)
{
    pcl::Normal normal = normals->at(i);
    // Process the estimated normal
}
  1. Метод 2: перемещение по методу наименьших квадратов (MLS)
    MLS — это метод, который восстанавливает гладкую поверхность на основе данных облака точек и оценивает нормали на основе локальной подгонки поверхности. Он обеспечивает надежные результаты даже при наличии шума или неравномерной плотности точек.

Пример кода:

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// Load point cloud data
pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> mls;
mls.setInputCloud(cloud);
// Set parameters for MLS
mls.setSearchRadius(0.03);
mls.setPolynomialFit(true);
mls.setPolynomialOrder(2);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
mls.setOutputNormals(normals);
mls.process();
// Access the estimated normals
for (size_t i = 0; i < normals->size(); ++i)
{
    pcl::Normal normal = normals->at(i);
    // Process the estimated normal
}
  1. Метод 3: Интегральные изображения
    Интегральные изображения обеспечивают эффективный способ оценки нормалей за счет использования концепции интегрального изображения. Этот метод вычисляет нормаль к поверхности в каждой точке путем анализа локальной окрестности с использованием вычислений интегрального изображения.

Пример кода:

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// Load point cloud data
pcl::NormalEstimationIntegralImage<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> neii;
neii.setInputCloud(cloud);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
neii.compute(*normals);
// Access the estimated normals
for (size_t i = 0; i < normals->size(); ++i)
{
    pcl::Normal normal = normals->at(i);
    // Process the estimated normal
}

В этой статье мы рассмотрели различные методы оценки нормалей в облаках точек с использованием библиотеки облаков точек (PCL). Мы рассмотрели такие методы, как анализ главных компонентов (PCA), метод скользящих наименьших квадратов (MLS) и интегральные изображения. Каждый метод имеет свои преимущества и подходит для разных сценариев в зависимости от характеристик данных облака точек. Используя эти методы и предоставленные примеры кода, вы можете улучшить свое понимание обработки облаков точек и извлечь ценную информацию об ориентации и кривизне поверхности.