如何求取叶片点云前后缘与叶盆叶背的分界点(c++)

时间: 2024-01-27 12:04:51 浏览: 32
求取叶片点云前后缘与叶盆叶背的分界点需要进行以下步骤: 1. 对点云进行预处理,包括去除离群点、降采样等操作。 2. 确定叶片的主轴方向,可以采用PCA等方法求解。 3. 将点云沿主轴方向进行投影,得到一维的点云分布。 4. 对点云分布进行平滑滤波,得到分布的拐点。 5. 将点云沿法向方向进行投影,得到叶片截面的点云。 6. 对叶片截面的点云进行聚类,得到叶片前后两侧点云。 7. 对前后两侧点云进行分别拟合,得到拟合曲线。 8. 拟合曲线的交点即为前后缘的分界点,拟合曲线与点云的交点即为叶盆叶背的分界点。 以下是C++代码的示例: ```c++ #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT; int main(int argc, char** argv) { // Load point cloud PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT); pcl::io::loadPCDFile<PointT>("leaf.pcd", *cloud); // Voxel grid filtering pcl::VoxelGrid<PointT> vg; vg.setInputCloud(cloud); vg.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); PointCloudT::Ptr cloud_filtered(new PointCloudT); vg.filter(*cloud_filtered); // Statistical outlier removal pcl::StatisticalOutlierRemoval<PointT> sor; sor.setInputCloud(cloud_filtered); sor.setMeanK(50); sor.setStddevMulThresh(1.0); PointCloudT::Ptr cloud_sor(new PointCloudT); sor.filter(*cloud_sor); // Estimate normals pcl::NormalEstimation<PointT, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud_sor); pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointT>()); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*normals); // Segment plane pcl::SACSegmentationFromNormals<PointT, pcl::Normal> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE); seg.setNormalDistanceWeight(0.1); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(100); seg.setDistanceThreshold(0.02); seg.setInputCloud(cloud_sor); seg.setInputNormals(normals); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); seg.segment(*inliers, *coefficients); // Extract inliers pcl::ExtractIndices<PointT> extract; extract.setInputCloud(cloud_sor); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(false); PointCloudT::Ptr cloud_plane(new PointCloudT); extract.filter(*cloud_plane); // Project to axis Eigen::Vector4f centroid; pcl::compute3DCentroid(*cloud_plane, centroid); Eigen::Matrix3f covariance_matrix; pcl::computeCovarianceMatrixNormalized(*cloud_plane, centroid, covariance_matrix); Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3f> eigen_solver(covariance_matrix, Eigen::ComputeEigenvectors); Eigen::Matrix3f eigD = eigen_solver.eigenvalues().asDiagonal(); Eigen::Matrix3f eigV = eigen_solver.eigenvectors(); int idx = 0; if (eigD(1, 1) > eigD(0, 0)) idx = 1; if (eigD(2, 2) > eigD(idx, idx)) idx = 2; Eigen::Vector3f axis = eigV.col(idx); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ProjectInliers<PointT> proj; proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); proj.setInputCloud(cloud_plane); proj.setModelCoefficients(coefficients); proj.setInputCloud(cloud_plane); proj.filter(*cloud_projected); // Smooth filtering std::vector<float> data(cloud_projected->points.size()); for (int i = 0; i < cloud_projected->points.size(); i++) data[i] = cloud_projected->points[i].x; std::vector<float> kernel = { 1, 5, 8, 5, 1 }; std::vector<float> data_smooth(cloud_projected->points.size()); for (int i = 2; i < cloud_projected->points.size() - 2; i++) { for (int j = -2; j <= 2; j++) data_smooth[i] += data[i + j] * kernel[j + 2]; data_smooth[i] /= 20; } // Find inflection points std::vector<int> inflections; for (int i = 2; i < cloud_projected->points.size() - 2; i++) { if (data_smooth[i] > data_smooth[i - 1] && data_smooth[i] > data_smooth[i + 1]) inflections.push_back(i); if (data_smooth[i] < data_smooth[i - 1] && data_smooth[i] < data_smooth[i + 1]) inflections.push_back(i); } // Extract cross section pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_section(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ExtractIndices<PointT> extract_indices; extract_indices.setInputCloud(cloud); pcl::PointIndices::Ptr section_indices(new pcl::PointIndices); for (int i = 0; i < cloud_projected->points.size(); i++) { if (abs(cloud_projected->points[i].x - data_smooth[inflections[0]]) < 0.002) section_indices->indices.push_back(i); } extract_indices.setIndices(section_indices); extract_indices.setNegative(false); extract_indices.filter(*cloud_section); // Cluster front and back sides pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree_section(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); tree_section->setInputCloud(cloud_section); std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices; pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec; ec.setClusterTolerance(0.02); ec.setMinClusterSize(100); ec.setMaxClusterSize(10000); ec.setSearchMethod(tree_section); ec.setInputCloud(cloud_section); ec.extract(cluster_indices); // Fit curves pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_front(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_back(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); for (int i = 0; i < cluster_indices.size(); i++) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointIndices::Ptr cluster_indices_ptr(new pcl::PointIndices(cluster_indices[i])); extract_indices.setInputCloud(cloud_section); extract_indices.setIndices(cluster_indices_ptr); extract_indices.setNegative(false); extract_indices.filter(*cloud_cluster); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.02); seg.setInputCloud(cloud_cluster); seg.segment(*inliers, *coefficients); if (coefficients->values[3] > 0) *cloud_front += *cloud_cluster; else *cloud_back += *cloud_cluster; } // Show results pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Leaf"); viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0); viewer.addPointCloud(cloud, "cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud"); viewer.addPointCloud(cloud_projected, "projected"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1.0, 0.0, 0.0, "projected"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "projected"); viewer.addPointCloud(cloud_section, "section"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0.0, 1.0, 0.0, "section"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "section"); viewer.addPointCloud(cloud_front, "front"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0.0, 0.0, 1.0, "front"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "front"); viewer.addPointCloud(cloud_back, "back"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1.0, 1.0, 0.0, "back"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "back"); viewer.spin(); return 0; } ```

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