PCL 计算点云的高斯曲率

news2024/10/8 18:54:05

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 法向量计算

2.1.2 主曲率和高斯曲率计算

2.1.3 可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

一、概述

        高斯曲率是点云表面几何特性的一个重要指标，表明点云局部区域的弯曲程度。在计算高斯曲率之前，通常会通过法向量估计和主曲率计算得到局部表面的曲率信息。本文将介绍如何通过法向量和主曲率的计算来获得点云的高斯曲率，并在可视化窗口中显示法向量和主曲率，允许控制法向量和曲率的显示间隔及长度。

1.1原理

        高斯曲率 K 基于点云的最大曲率和最小曲率来计算，其公式如下：

        在计算高斯曲率之前，首先需要计算点云的法向量和主曲率。法向量用于表示表面点的方向，主曲率则是局部表面的最大和最小曲率。

1.2实现步骤

  1. 读取点云数据：从PCD文件中读取点云。
  2. 计算法向量：使用 pcl::NormalEstimation 计算点云中每个点的法向量。
  3. 计算主曲率和高斯曲率：通过 pcl::PrincipalCurvaturesEstimation 计算主曲率，并使用公式计算高斯曲率。
  4. 可视化：在一个窗口中显示原始点云，在另一个窗口中显示带有法向量和主曲率的点云，并可以控制法向量和曲率的显示长度和间隔。

1.3应用场景

  1. 三维建模与重建：高斯曲率帮助检测表面的凸凹变化，辅助构建精细模型。
  2. 表面特征提取：表面凸起、凹陷等特征的识别。
  3. 机器人路径规划：通过理解物体表面的几何特性，优化路径规划和抓取。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 法向量计算

使用 pcl::NormalEstimation 计算点云的法向量：

pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals);

2.1.2 主曲率和高斯曲率计算

通过 pcl::PrincipalCurvaturesEstimation 计算主曲率，再计算高斯曲率：

pcl::PrincipalCurvaturesEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PrincipalCurvatures> pce;
pce.setInputCloud(cloud);
pce.setInputNormals(normals);
pce.setSearchMethod(tree);
pce.setRadiusSearch(0.03);
pce.compute(*curvatures);

// 计算高斯曲率
for (size_t i = 0; i < curvatures->size(); ++i) {
    float k1 = curvatures->points[i].pc1;  // 最大曲率
    float k2 = curvatures->points[i].pc2;  // 最小曲率
    float gaussian_curvature = k1 * k2;    // 高斯曲率
    gauss_curvature_cloud->points[i].curvature = gaussian_curvature;
}

2.1.3 可视化函数

使用 pcl::visualization::PCLVisualizer 进行可视化，允许控制法向量和曲率显示的长度与间隔：

void visualizePointCloudAndGaussianCurvature(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals, pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::Ptr curvatures)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Gaussian Curvature Viewer"));
    int vp_1, vp_2;

    // 第一个视口：显示原始点云
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);
    viewer->setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0, vp_1);
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 第二个视口：显示法向量与主曲率，同时显示点云
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);
    viewer->setBackgroundColor(0.08, 0.08, 0.08, vp_2);
    viewer->addText("Normals and Principal Curvatures", 10, 10, "vp2_text", vp_2);

    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler_2(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler_2, "cloud_with_curvature", vp_2);

    // 添加法向量，控制显示间隔和长度
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, normals, 20, 0.02, "normals", vp_2);

    // 添加主曲率，控制显示间隔和长度
    viewer->addPointCloudPrincipalCurvatures<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, normals, curvatures, 10, 0.02, "Curvatures", vp_2);

    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
}

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/principal_curvatures.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

using namespace std;

void visualizePointCloudAndGaussianCurvature(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals, pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::Ptr curvatures);



void visualizePointCloudAndGaussianCurvature(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals, pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::Ptr curvatures)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Gaussian Curvature Viewer"));
    int vp_1, vp_2;

    // 第一个视口：显示原始点云
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);
    viewer->setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0, vp_1);
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 第二个视口：显示法向量与主曲率，同时显示点云
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);
    viewer->setBackgroundColor(0.08, 0.08, 0.08, vp_2);
    viewer->addText("Normals and Principal Curvatures", 10, 10, "vp2_text", vp_2);

    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler_2(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler_2, "cloud_with_curvature", vp_2);

    // 添加法向量，控制显示间隔和长度
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, normals, 20, 0.02, "normals", vp_2);

    // 添加主曲率，控制显示间隔和长度
    viewer->addPointCloudPrincipalCurvatures<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, normals, curvatures, 10, 0.02, "Curvatures", vp_2);
    
    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
}
int main(int argc, char** argv)
{
    // 1. 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("bunny.pcd", *cloud);

    // 2. 计算法向量
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setInputCloud(cloud);              // 设置输入点云
    ne.setSearchMethod(tree);             // 设置搜索方法
    ne.setRadiusSearch(0.03);             // 设置搜索半径
    ne.compute(*normals);                 // 计算法向量

    // 3. 计算主曲率和高斯曲率
    pcl::PrincipalCurvaturesEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PrincipalCurvatures> pce;
    pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::Ptr curvatures(new pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>);
    pce.setInputCloud(cloud);             // 设置输入点云
    pce.setInputNormals(normals);         // 设置法向量
    pce.setSearchMethod(tree);            // 设置搜索方法
    pce.setRadiusSearch(0.03);            // 设置搜索半径
    pce.compute(*curvatures);             // 计算主曲率

    // 4. 可视化
    visualizePointCloudAndGaussianCurvature(cloud, normals, curvatures);

    return 0;
}

三、实现效果

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2197002.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

1000万元试水，看完AI约稿平台上赚钱的故事，真的心动了……

1000万元试水，看完AI约稿平台上赚钱的故事，真的心动了……

在生成对抗网络&#xff08;GAN&#xff09;、扩散模型&#xff08;Diffusion Models&#xff09;、视觉语言预训练模型&#xff08;CLIP&#xff09;等技术的发展下&#xff0c;AI 绘画可做的内容越来越多。 建筑设计、服装设计、室内设计、插画设计等垂类模型的出现也让更多…
阅读更多...
从理论到实践：AI智能分析网关V4烟火检测算法的应用场景探索

从理论到实践：AI智能分析网关V4烟火检测算法的应用场景探索

在信息化和智能化的今天&#xff0c;AI智能分析网关V4作为一款集成了先进技术的硬件设备&#xff0c;在烟火检测领域展现出了强大的应用价值。本文将详细阐述AI智能分析网关V4烟火检测算法的原理及其在各种场景中的应用。 一、AI智能分析网关V4烟火检测算法原理 深度学习基础…
阅读更多...
激光测距用高精度时间测量(TDC)电路MS1003，比 MS1002 具有更高的精度和更小的封装，适合于高精度小封装的应用领域

激光测距用高精度时间测量(TDC)电路MS1003，比 MS1002 具有更高的精度和更小的封装，适合于高精度小封装的应用领域

MS1003 是一款高精度时间测量 (TDC) 电路&#xff0c;对比 MS1002 具 有更高的精度和更小的封装&#xff0c;适合于高精度小封装的应用领域。 MS1003 具有双通道、多脉冲的采样能力、高速 SPI 通讯、 多种测量模式&#xff0c;适合于激光雷达和激光测距。 主要特点 …
阅读更多...
word 无法进入修订模式

word 无法进入修订模式

word 无法进入修订模式&#xff0c;原来是被保护了&#xff0c;取消保护却没有密码 方法&#xff1a; 1、新建-空白文档 2、插入-对象-文件中的文字...&#xff0c;然后选择受保护的文档。这样即可把受保护的文档克隆一份到新文档。新文档当然就可以进入修订模式了。
阅读更多...
Mac上最好用的快捷回复工具-快捷短语

Mac上最好用的快捷回复工具-快捷短语

网络上打字回复已经成为我们日常生活中不可缺少的一件事了&#xff0c;当有的时候需要一遍又一遍的回复重复的内容的时候&#xff0c;难免会感到疲惫&#xff0c;每次复制粘贴重复的内容&#xff0c;时间一长真的会很让人抓狂。 这里给大家推荐一款很好用的快捷回复工具&#…
阅读更多...
全局变量的重复定义会怎样？

全局变量的重复定义会怎样？

有些人的第一反应是编译不过吧&#xff1f; //fun.c void func() {printf("测试1"); }//main.c void func() {printf("测试2"); } void main() {func(); } 编译&#xff1a; 这里可以看到保存错了&#xff0c;因为func重复定义了。 但是重复定义就会全部…
阅读更多...
DNSlog注入原理

DNSlog注入原理

DNSlog注入 dnslog注入也相当于盲注的一种&#xff0c;但是比盲注效率高一点。 在一定的情况下&#xff0c;如果我们想对一个网站使用布尔或时间盲注&#xff0c;手动注入会对WAF的绕过会非常有帮助&#xff0c;但是效率不高&#xff0c;因此我们往往会使用SQLmap等工具注入&a…
阅读更多...
十款主流图纸加密软件推荐|有效防止图纸泄密

十款主流图纸加密软件推荐|有效防止图纸泄密

在设计和工程行业&#xff0c;保护设计图纸的安全性至关重要。随着信息技术的发展&#xff0c;数据泄密事件频发&#xff0c;选择合适的图纸加密软件成为了企业和个人保护知识产权的重要手段。本文将推荐十款主流的图纸加密软件。 1. Ping32 Ping32是一款专注于图纸和设计文件…
阅读更多...
「完美收官」科东软件2024上海国际工博会精彩回顾：鸿道操作系统赋能新型工业化

「完美收官」科东软件2024上海国际工博会精彩回顾：鸿道操作系统赋能新型工业化

第24届中国国际工业博览会已经落下帷幕。历经24届&#xff0c;工博会已成为全球工业发展的“风向标”。今年的中国工博会以“工业聚能 新质领航”为主题&#xff0c;工业自动化、数控机床与金属加工、新能源与智能网联汽车、机器人等领域重磅展品悉数亮相&#xff0c;展示了中国…
阅读更多...
STM32-TIM输入捕获

STM32-TIM输入捕获

一、概述 IC&#xff08;Input Capture&#xff09;输入捕获 输入捕获模式下&#xff0c;当通道输入引脚出现指定电平跳变&#xff08;上升沿或下降沿&#xff09;时&#xff0c;当前CNT的值将被锁存到CCR中&#xff0c;可用于测量PWM波形的频率、占空比、脉冲间隔、电平持续…
阅读更多...
Label Studio 半自动化标注

Label Studio 半自动化标注

引言 Label Studio ML 后端是一个 SDK，用于包装您的机器学习代码并将其转换为 Web 服务器。Web 服务器可以连接到正在运行的 Label Studio 实例，以自动执行标记任务。我们提供了一个示例模型库，您可以在自己的工作流程中使用这些模型，也可以根据需要进行扩展和自定义。 1…
阅读更多...
厨房用品分割系统源码＆数据集分享

厨房用品分割系统源码＆数据集分享

厨房用品分割系统源码&#xff06;数据集分享 [yolov8-seg-C2f-DCNV3&#xff06;yolov8-seg-AFPN-P345等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 项目来源AAAI Global Al ln…
阅读更多...
C++欧拉函数

C++欧拉函数

题目一 求欧拉函数 解题思路 分解质因数&#xff1b;代入公式计算即可&#xff08;注意要防止计算出小数是结果不准&#xff09;&#xff1b; 代码实现 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cmath>using namespace std;void Euler(int n) {i…
阅读更多...
注册安全分析报告：惠农网

注册安全分析报告：惠农网

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞…
阅读更多...
丝杆支撑座预压标准解析

丝杆支撑座预压标准解析

丝杆支撑座预压的主要目的是提高轴的旋转精度、刚性和运行性能&#xff0c;同时防止轴在运转过程中产生震动和异响&#xff0c;从而提高系统的整体精度和稳定性。那么&#xff0c;丝杆支撑座的预压标准是什么呢&#xff1f; 丝杆支撑座的预压可以分为标准型轻预压和标准型重预压…
阅读更多...
atcoder-374（a-e）

atcoder-374（a-e）

atcoder-374 文章目录 atcoder-374ABC简洁的写法正解 D正解 E A #include<bits/stdc.h>using namespace std;signed main() {string s;cin>>s;string strs.substr(s.size()-3);if(str "san") puts("Yes");else puts("No");return 0…
阅读更多...
SpringBoot Jar 包加密防止反编译

SpringBoot Jar 包加密防止反编译

今天看到了一个说明jar包加密的实现方式&#xff0c;特意试了下效果&#xff0c;并下载了插件源码及实现源码查看了下子&#xff0c;感兴趣的可以在最后得到gitee地址。 SpringBoot 程序 Jar 包加密的方式&#xff0c;通过代码加密可以实现无法反编译。应用场景就是当需要把公司…
阅读更多...
谈谈电路板中高速电路设计和低速电路设计的区别

谈谈电路板中高速电路设计和低速电路设计的区别

谈谈电路板中高速电路设计和低速电路设计的区别 1.高速电路和低速电路的应用场景&#xff1a;1.1.低速电路应用场景1.2.高速电路的应用场景1.3.高速电路设计比低速电路设计强吗 2.高速电路和低速电路的如何区分2.1.Fknee有效频率是什么2.2.区分高速和低速的步骤&#xff1a; 3.…
阅读更多...
OpenFeign 工作原理源码记录

OpenFeign 工作原理源码记录

文章目录 EnableFeignClientsregisterDefaultConfigurationregisterFeignClients类路径扫描注册 FeignClientregisterFeignClient 总结 FeignClient 接口实例化FeignContextcreateContextthis.configurationsClient FeignBuilderloadBalance 负载均衡实现Targeter 创建接口代理…
阅读更多...
JavaScript函数基础（通俗易懂篇）

JavaScript函数基础（通俗易懂篇）

10.函数 10.1 函数的基础知识 为什么会有函数&#xff1f; 在写代码的时候&#xff0c;有一些常用的代码需要书写很多次&#xff0c;如果直接复制粘贴的话&#xff0c;会造成大量的代码冗余&#xff1b; 函数可以封装一段重复的javascript代码&#xff0c;它只需要声明一次&a…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023