貪婪投影法：先將有向點雲投影到某一區域性座標平面內，再在座標平面內進行平面內的三角化，根據平面內三位點的拓撲關係獲得乙個三角網格曲面模型。
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void main()
pcl:
:pointcloud::pointnormal>::ptr cloud_with_normals(new pcl:
:pointcloud::pointnormal>) ;
pcl:
:normalestimation::pointxyz , pcl:
:normal> n ;//法線估計物件
pcl:
:pointcloud::normal>::ptr normals(new pcl:
:pointcloud::normal>) ;//儲存估計的法線
pcl:
:search
::kdtree
:pointxyz>
::ptr tree(new pcl:
:search
::kdtree
:pointxyz>) ;
tree->setinputcloud(cloud) ;
n.setinputcloud(cloud) ;
n.setsearchmethod(tree) ;
n.setksearch(20) ;
n.compute(*normals) ;
pcl:
:concatenatefields(*cloud , *normals , *cloud_with_normals) ;
pcl:
:search
::kdtree
:pointnormal>
::ptr tree2(new pcl:
:search
::kdtree
:pointnormal>) ;
tree2->setinputcloud(cloud_with_normals) ;
pcl:
:greedyprojectiontriangulation::pointnormal> gp3 ;
pcl:
:polygonmesh mesh ; //儲存最終三角化的網格模型
gp3.setsearchradius(0.025) ;
gp3.setmu(2.5) ;//設定樣本點到最近鄰域距離乘積的係數
gp3.setmaximumnearestneighbors(100) ;//設定樣本點搜尋的鄰域個數為100
gp3.setmaximumsu***ceangle(m_pi/4) ;//設定某點法線方向偏離樣本點法線方向的最大角度為45度
gp3.setminimumangle(m_pi/180) ;//設定三角化後得到的三角形內角最小角度為10度
gp3.setmaximumangle(2*m_pi/3) ;
gp3.setnormalconsistency(false) ;//設定該引數保證法線朝向一致
gp3.setinputcloud(cloud_with_normals) ;//設定輸入點雲為有向點雲
gp3.setsearchmethod(tree2) ;//設定搜素方式為tree2
gp3.reconstruct(mesh) ;//重建提取三角化
std:
:vector parts = gp3.getpartids() ;
std:
:vector status = gp3.getpointstates() ;
fstream fs ;
fs.open("partsid.txt" , ios:
:out);
if (!fs)
fs<<"點雲數量為："
<"\n" ;
for (int i = 0 ; i < parts.size() ; i++)
}boost:
:shared_ptr:
:visualization
::pclvisualizer> viewer(new pcl:
:visualization
::pclvisualizer("3d viewer")) ;
viewer->setbackgroundcolor(0 , 0 , 0) ;
viewer->addpolygonmesh(mesh , "my") ;
viewer->initcameraparameters() ;
while (!viewer->wasstopped())
return ;
}
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Delaunay三角化演算法
1 首先了解一下什麼是delaunay三角網 delaunay三角剖分是前蘇聯數學家 delaunay在 1934年提出的 對於任意給定的平面點集 只存在著唯一的一種三角剖分方法 滿足所謂的 最大 最小角 優化準則 即所有最小內角之和最大 這就是 delaunay三角剖分。這種剖分方法遵循 最小角最...
PCL 無序點雲快速三角化
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