pcl::ConcaveHull<PointInT>::performReconstruction (std::vectorpcl::Vertices 不是会重构多个凹多边形吗?那么是如何确定重建后生成最终的凹多边形?
时间: 2023-09-11 07:05:32 浏览: 87
### 回答1:
PCL::ConcaveHull<PointInT>::performReconstruction 函数可以重构多个凹多边形,并且将结果存储在 std::vector<pcl::Vertices> 变量中。但是,最终生成的凹多边形是由用户确定的。在使用此函数时,您可以选择需要的凹多边形,并在其他地方使用它。
例如,如果您需要从 std::vector<pcl::Vertices> 变量中选择第一个凹多边形,您可以这样做:
```
pcl::Vertices selected_polygon = polyggon_vertices[0];
```
因此,您可以根据您的需求选择重建后生成的凹多边形。
### 回答2:
pcl::ConcaveHull<PointInT>::performReconstruction()函数使用std::vector<pcl::Vertices>来存储重建后的多个凹多边形。该函数可以确定生成最终的凹多边形的过程如下:
1. 首先,将输入的点云数据进行处理,生成凹多边形的输入。
2. 然后,根据输入的点云数据进行重建,生成多个凹多边形。
3. 接着,对生成的每个凹多边形进行评估,以确定其是否满足凹多边形的条件。
4. 对于满足凹多边形条件的凹多边形,将其加入到std::vector<pcl::Vertices>中。
5. 最后,返回std::vector<pcl::Vertices>,即重建后生成的最终凹多边形。
在评估每个凹多边形时,可能会考虑以下一些条件:
- 多边形的内角是否小于180度,以确保其是凹多边形而不是凸多边形。
- 多边形是否包含足够的点,以确保其具有一定的边界形状。
- 多边形的边界是否能较好地贴合原始点云数据,以确保其能够准确地表示输入的凹形状。
实际评估凹多边形是否满足条件的具体规则可能还会根据具体应用的需求而有所差异。总的来说,pcl::ConcaveHull<PointInT>::performReconstruction()函数根据输入的点云数据生成多个凹多边形,并通过评估确定满足条件的凹多边形,并将其存储在std::vector<pcl::Vertices>中作为最终的凹多边形输出。
### 回答3:
pcl::ConcaveHull<PointInT>::performReconstruction(std::vector<pcl::Vertices>& output_polygons)函数用于重构点云中的凹多边形。它的参数output_polygons是一个存储重建后凹多边形的向量。
在函数内部,首先将输入的点云进行处理,找到其中的边界点集合。然后,通过计算边界点之间的三角形,生成初始的凸多边形。接着,使用迭代的方式,在生成的凸多边形上不断删除凸出的部分,直到生成了所有的凹多边形。
具体地说,算法会维护一个凸多边形的集合,每次迭代中,计算当前凸多边形中所有的内角。找到其中最大的内角对应的顶点,并将该凸顶点从当前凸多边形中删除。然后,利用新的凸顶点和其相邻的顶点重新构建一个凸多边形。这个过程会迭代多次,直到当前凸多边形中没有凸顶点。
最后,将所有的重建后的凹多边形存储在output_polygons中,并返回给调用者。
需要注意的是,由于凹多边形可能存在内外多个面,因此output_polygons中可能存储的是多个凹多边形的信息。调用者可以通过遍历output_polygons来获取所有重建后的凹多边形,并进行进一步的处理和分析。