隧道点云中心线提取matlab代码

隧道点云中心线提取一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在MATLAB中，我们可以使用以下代码来提取隧道点云的中心线。

% 读取点云数据
ptCloud = pcread('tunnel.pcd');

% 去除地面
groundIdx = segment_ground(ptCloud);
groundRemoved = select(ptCloud, find(groundIdx == 0));

% 点云滤波
filteredCloud = pcdenoise(groundRemoved,'NumNeighbors',30);

% 点云分割
clusters = pcsegdist(filteredCloud,0.3);

% 计算每个簇的中心点
centers = zeros(clusters.Count,3);
for i = 1:clusters.Count
    cluster = select(filteredCloud,clusters.PixelIdxList{i});
    centers(i,:) = mean(cluster.Location);
end

% 将中心点连线形成中心线
connectivityMatrix = zeros(clusters.Count);
for i = 1:clusters.Count
    pt1 = centers(i,:);
    for j = i+1:clusters.Count
        pt2 = centers(j,:);
        dist = norm(pt1-pt2);
        if dist < 5
            connectivityMatrix(i,j) = dist;
            connectivityMatrix(j,i) = dist;
        end
    end
end

% 应用最短路径算法找到中心线
distMatrix = zeros(size(connectivityMatrix));
distMatrix(connectivityMatrix ~= 0) = 1;
[~,path] = dijkstra(distMatrix,1,clusters.Count);
centerLine = centers(path,:);

% 可视化结果
figure;
pcshow(filteredCloud);
hold on;
plot3(centerLine(:,1), centerLine(:,2), centerLine(:,3), 'r', 'LineWidth', 2);
hold off;
title('隧道点云中心线提取');

在这段代码中，我们首先读取隧道点云数据，并进行地面移除和滤波处理。然后，利用点云的距离信息进行分割，找到各个簇的中心点。接着，根据中心点之间的距离构建连接矩阵，应用最短路径算法找到中心线，并将结果进行可视化展示。

需要注意的是，这段代码中的一些参数（如去除地面的阈值、点云滤波的参数等）可能需要根据具体情况进行调整。此外，代码中使用了一些MATLAB内置函数，如`pcread`、`select`、`pcdenoise`等。如果需要运行代码，请确保计算机上已安装相关的MATLAB工具箱。