C++三维点云底面简单识别和修补

前言

三维点云的应用中，经常需要识别底面（如体积计算的参考平面、基坑测量等）；而底面点云如果出现缺损、空洞时，又会影响计算，就需要进行修补。

本文通过最简单的方式，快速找到底面并进行修补。当然，由于过于简单，存在着很多限制，比如底面必须位于Z轴最下端，或者可以旋转到Z轴；又比如底面必须是平面。

底面识别

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

定义统计信息；

// 统计信息

struct data

{

public:

data()

{

i = 0;

j = 0;

count = 0;

}

int i; // X坐标索引

int j; // Y坐标索引

int count; // 统计点数，用于过滤孤立点

float min; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最小值

float max; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最大值

float mean; // 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的平均值

};

处理点云，统计分块点云信息；

// 统计信息

vector vecData;

// 取x和y的整数部分作为索引，相当于将点云分成1m*1m的块

int indexX = tmp_x;

int indexY = tmp_y;

bool found = false;

for(int n = 0; n < vecData.size(); n++)

{

if (vecData[n].i == indexX && vecData[n].j == indexY)// 队列中已经存在的块

{

// 更新统计值

vecData[n].count = vecData[n].count + 1;

vecData[n].min = (vecData[n].min > tmp_z) ? tmp_z : vecData[n].min;

vecData[n].max = (vecData[n].max < tmp_z) ? tmp_z : vecData[n].max;

vecData[n].mean = (vecData[n].mean * (vecData[n].count - 1) + tmp_z) / vecData[n].count ;

found = true;

}

}

// 队列中不存在的块

if (!found)

{

data d;

d.i = tmp_x;

d.j = tmp_y;

d.count = 1;

d.min = tmp_z;

d.max = tmp_z;

d.mean = tmp_z;

vecData.push_back(d);

}

根据统计的点云信息，找到底面

// 查找最低平面的Z值

float minZ = 1000;

for(int k = 0; k < vecData.size(); k++)

{

// 根据点数、最大值、最小值判断是否为有效平面

if (vecData[k].count > 100 && vecData[k].max - vecData[k].min < 0.1)

{

minZ = (minZ > vecData[k].mean) ? vecData[k].mean : minZ;

}

}

平面修补

按照一定的分辨率，使用找到的最小Z值修补平面

float VirtualX = -20;// x范围（本例为-20到0）

float VirtualY = -40;// y范围（本例为-40到0）

while(VirtualY < 0)

{

while(VirtualX < 0)

{

// 模拟点云

float x = VirtualX;

float y = VirtualY;

float z = minZ;

VirtualX += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充

}

VirtualX = -20;

VirtualY += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充

}

说明

平面修补改为for循环可能更容易理解；

平面修补范围可以任意设置，可以CreatePolygonRgn函数进行多边形修补。

效果图

修补前

修补后

（编辑：李大同）

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