Satellite_H 2021-11-01 15:11 采纳率: 50%
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关乎点云轮廓提取算法

关于点云轮廓提取算法的内容,我刚开始了解。点云轮廓提取算法都包括哪些呢?

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  • CSDN专家-黄老师 2021-11-01 15:16
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    提取平面点云轮廓
    一. 基于凸包的凹点挖掘算法:
    算法
    1. 提取点云的凸包ide
    2. 计算凸包每条边的顶点的点密度(即该点 K 个临近点到该点的距离平均值)排序
    3. 若是顶点点密度大于所在边的长度的 X 倍,则删除该边,并从内部点中选择出一个知足夹角最大的点,插入边界边,造成两条新的边界边ip
    4. 迭代 2 和 3,一直到所有边界边的 X 倍小于其端点的点密度,算法结束io

    二. 基于 Delaunay 三角网的轮廓提取算法:class

    A. 不使用辅助点:di
    1. 首先对点云进行 Delaunay 三角构网时间
    2. 同上,判断每条网格边长度的X倍和其端点的点密度之间的大小关系,并删除长的网格边video
    3. 提取只属于一个三角形的边界,做为边界边vi
    4. 分类排序,获得有顺序关系的内外轮廓
    B. 使用辅助点:

    1. 手动在点云的边界附近选点
    2. Delaunay构网
    3. 判断每一个三角形,若是其中一个点是辅助点,而另外两个点是点云中的点,则链接这两个点作为边界边
    4. 分类排序,获得有顺序关系的内外轮廓
      整体来讲,因为构网算法的时间复杂度较高,所以能够有选择的使用上面两种算法,好比只有在肯定要提取内轮廓的状况下,能够选择第二种轮廓提取算法
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