PCL: 根据几何规则的曲面剖分-贪婪法表面重建三角网格

        点云场景中进行物体识别，使用全局特征的方法严重依赖于点云分割，难以适应杂乱场景。使用局部特征，即对点云进行提取类似于3D SURF、ROPS之类的局部特征，需要寻找离散点云块的局部显著性。

       点云的基本局部显著性有某一点处的曲率。

一、几何尺寸

        可表述为显著性曲率的曲率阈值与物体的几何大小有关。        

                        

        典型三维模型Dragon和ball两个物体，ball也可以进行三维剖分，但其三维剖分没有任何几何意义，而deagon的三维剖分有特异性。

二、无规则三角化

参考PCL官方网站链接：Fast triangulation of unordered point clouds

代码：

     

#include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h>int main (int argc, char** argv) {// Load input file into a PointCloud<T> with an appropriate typepcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PCLPointCloud2 cloud_blob;pcl::io::loadPCDFile ("bun0.pcd", cloud_blob);pcl::fromPCLPointCloud2 (cloud_blob, *cloud);//* the data should be available in cloud// Normal estimation*pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);tree->setInputCloud (cloud);n.setInputCloud (cloud);n.setSearchMethod (tree);n.setKSearch (20);n.compute (*normals);//* normals should not contain the point normals + surface curvatures// Concatenate the XYZ and normal fields*pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals (new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);pcl::concatenateFields (*cloud, *normals, *cloud_with_normals);//* cloud_with_normals = cloud + normals// Create search tree*pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);tree2->setInputCloud (cloud_with_normals);// Initialize objectspcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3;pcl::PolygonMesh triangles;// Set the maximum distance between connected points (maximum edge length)gp3.setSearchRadius (0.025);// Set typical values for the parametersgp3.setMu (2.5);gp3.setMaximumNearestNeighbors (100);gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // 45 degreesgp3.setMinimumAngle(M_PI/18); // 10 degreesgp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // 120 degreesgp3.setNormalConsistency(false);// Get resultgp3.setInputCloud (cloud_with_normals);gp3.setSearchMethod (tree2);gp3.reconstruct (triangles);// Additional vertex informationstd::vector<int> parts = gp3.getPartIDs();std::vector<int> states = gp3.getPointStates();// Finishreturn (0); }

图形效果：

      

总结

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