• pcl 点云网络 化 vtk Delaunay 点云网络化

    网格主要用于计算机图形学中，有三角、四角网格等很多种。
    计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的，三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、动物等，你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的

    三角形表示网格也叫三角剖分。它有如下几个优点：

        三角网格稳定性强。

        三角网格比较简单（主要原因），实际上三角网格是最简单的网格类型之一，可以非常方便并且快速生成，在非结构化网格中最常见。而且相对于一般多边形网格，许多操作对三角网格更容易。
     

    目前点云进行网格生成一般分为两大类方法：

    • 插值法。顾名思义，也就是重建的曲面都是通过原始的数据点得到的

    • 逼近法。用分片线性曲面或其他曲面来逼近原始数据点，得到的重建曲面是原始点集的一个逼近。

    点云贪心三角化

    1. #include 
    2.  
    3. #include 
    4. #include 
    5.  
    6. #include
    7. #include
    8.  
    9. #include 
    10. #include 
    11. #include 
    12. #include 
    13. #include 
    14. #include 
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    23. #include 
    24. #include 
    25.  
    26.  
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    31. #include 
    32.  
    33. #include 
    34. #include 
    35.  
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    37.  
    38. #include 
    39. #include 
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    41. #include 
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    46.  
    47. #include 
    48. #include 
    49. #include 
    50.  
    51.  
    52. #include 
    53. #include 
    54.  
    55. #include 
    56. using namespace std;
    57.  
    58. //#define FILE_PATH "xiaomianpian.XYZN"
    59. //#define FILE_PATH "2DpointDatas.txt"
    60.  
    61. #include 
    62. #include 
    63. #include 
    64. #include 
    65. #include 
    66. #include 
    67. #include    
    68. #include
    69. #include 
    70. #include 
    71. using namespace std;
    72.  
    73. #define FILE_PATH "sxiaomianpian.XYZN"
    74.  
    75. / 
    76.  
    77. ---------------读取txt文件-------------------
    78. void CreateCloudFromTxt(const std::string& file_path, pcl::PointCloud::Ptr cloud, pcl::PointCloud::Ptr normals)
    79. {
    80. 	std::ifstream file(file_path.c_str());//c_str()：生成一个const char*指针，指向以空字符终止的数组。
    81. 	std::string line;
    82. 	pcl::PointXYZ point;
    83. 	pcl::Normal nPoint;
    84.  
    85. 	int index = 0;
    86. 	while (getline(file, line)) {
    87. 		std::stringstream ss(line);
    88. 		ss >> point.x;
    89. 		ss >> point.y;
    90. 		ss >> point.z;
    91.  
    92. 		ss >> nPoint.normal_x;
    93. 		ss >> nPoint.normal_y;
    94. 		ss >> nPoint.normal_z;
    95.  
    96. 		cloud->push_back(point);
    97. 		normals->push_back(nPoint);
    98. 		//printf("%f,%f,%f\n", point.x, point.y, point.z);
    99.  
    100. 	}
    101. 	file.close();
    102. 	printf("size %ld\n", cloud->size());
    103. }
    1. int main(int argc, char** argv)
    2. {
    3. 	pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);
    4. 	//pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);
    5. 	//pcl::io::loadPCDFile(FILE_PATH, *cloud);
    6. 	 pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud);   //存储估计的法线
    7. 	CreateCloudFromTxt(FILE_PATH, cloud, normals);
    8. 	//CreateCloudFromTxt(FILE_PATH, cloud);
    9. //	printf("size %d\n", cloud->size());
    10. 	//pcl::visualization::PCLVisualizer   viewer("viewer");
    11. 	//viewer.addPointCloud(cloud);
    12. 	//viewer.spin();
    13.  
    14. 	 // Normal estimation*
    15. 	//pcl::NormalEstimation n;      //法线估计对象
    16. 	//pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud);   //存储估计的法线
    17. 	//pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree);  //定义kd树指针
    18. 	//tree->setInputCloud(cloud);   ///用cloud构建tree对象
    19. 	//n.setInputCloud(cloud);
    20. 	//n.setSearchMethod(tree);
    21. 	//n.setKSearch(20);
    22. 	//n.compute(*normals);       估计法线存储到其中
    23. 	//* normals should not contain the point normals + surface curvatures
    24. 	printf("normals=========\n");
    25. 	// Concatenate the XYZ and normal fields*
    26. 	pcl::PointCloud::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud);
    27. 	pcl::concatenateFields(*cloud, *normals, *cloud_with_normals);    //连接字段
    28. 	//* cloud_with_normals = cloud + normals
    29. 	printf("111normals=========\n");
    30. 	//定义搜索树对象
    31. 	pcl::search::KdTree::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree);
    32. 	tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);   //点云构建搜索树
    33. 	printf("22 normals=========\n");
    34. 	// Initialize objects
    35. 	pcl::GreedyProjectionTriangulation gp3;   //定义三角化对象
    36. 	pcl::PolygonMesh triangles;                //存储最终三角化的网络模型
    37.  
    38.  
    39.  
    40. 	 附加顶点信息
    41. 	//std::vector parts = gp3.getPartIDs();
    42. 	//std::vector states = gp3.getPointStates();
    43.  
    44. 	std::cout << "Triangling..." << std::endl;
    45. 	gp3.setSearchRadius(10);//设置连接点之间的最大距离（即为三角形最大边长）为0.025
    46. 	std::cout << "1" << std::endl;
    47. 	gp3.setMu(1);//设置被样本点搜索其邻近点的最远距离为2.5，为了适应点云密度的变化
    48. 	std::cout << "2" << std::endl;
    49. 	gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);//设置样本点可搜索的邻域个数
    50. 	std::cout << "3" << std::endl;
    51. 	gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI / 12);//45,180/4,设置某点法线方向偏离样本点法线方向的最大角度为45度
    52. 	std::cout << "4" << std::endl;
    53. 	gp3.setMinimumAngle(M_PI / 18);//10,180/18,设置三角化后得到三角形内角最小角度为10度
    54. 	std::cout << "5" << std::endl;
    55. 	gp3.setMaximumAngle(2 * M_PI / 12);//120,2*180/3,设置三角化后得到三角形内角最大角度为120度
    56. 	std::cout << "6" << std::endl;
    57. 	gp3.setNormalConsistency(true); //设置该参数保证法线朝向一致
    58. 	std::cout << "7" << std::endl;
    59.  
    60. 	gp3.setInputCloud(cloud_with_normals);
    61. 	std::cout << "8" << std::endl;
    62. 	gp3.setSearchMethod(tree2);//设置搜索方式tree2
    63. 	std::cout << "Triangling..." << std::endl;
    64. 	gp3.reconstruct(triangles);//重建提取三角化
    65. 	std::cout << "Finshed..." << std::endl;
    66. 	pcl::io::saveVTKFile("wenwu_result.vtk", triangles);
    67. 	//std::cout << "Done..." << std::endl;
    68. 	std::cout << "Saved..." << std::endl;
    69.  
    70. 	pcl::io::savePolygonFile("wenwu_result.stl", triangles);
    71. 	//std::vector parts = gp3.getPartIDs();//附加定点信息
    72. 	//std::vector states = gp3.getPointStates();
    73.  
    74. 	boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("可视化"));//三维可视化窗口
    75. 	viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    76. 	viewer->addPolygonMesh(triangles, "my");
    77. 	viewer->addCoordinateSystem(50.0);
    78. 	viewer->initCameraParameters();
    79.  
    80. 	while (!viewer->wasStopped()) {
    81. 		viewer->spinOnce(100);
    82. 		boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    83. 	}
    84. 	std::cout << "Done..." << std::endl;
    85.  
    86. 	//pcl::io::saveVTKFile("mianpian.vtk", triangles);
    87.  
    88. 	//pcl::io::loadPolygonFile(const std::string &file_name, pcl::PolygonMesh& mesh);
    89. 	printf("saveVTKFile=========\n");
    90. 	system("pause");
    91. 	return 0;
    92. }

    Delaunay

    1. void saveSTL(vtkPolyData* StlPolyData)
    2. {
    3. 	vtkNew stlWriter;
    4. 	stlWriter->SetFileName("./db-out.stl");
    5. 	stlWriter->SetInputData((vtkDataObject *)StlPolyData );
    6. 	stlWriter->Update();
    7. 	stlWriter->Write();
    8. }
    9. int main()
    10. {
    11. 	
    12. 	//vtkSmartPointer vertices = vtkSmartPointer::New();	//_存放细胞顶点，用于渲染（显示点云所必须的）
    13. 	vtkSmartPointer polyData = vtkSmartPointer::New();
    14. 	//vtkSmartPointer pointMapper = vtkSmartPointer::New();
    15. 	//vtkSmartPointer pointActor = vtkSmartPointer::New();
    16. 	//vtkSmartPointer ren1 = vtkSmartPointer< vtkRenderer>::New();
    17. 	//vtkSmartPointer renWin = vtkSmartPointer::New();
    18. 	//vtkSmartPointer iren = vtkSmartPointer::New();
    19. 	//vtkSmartPointer istyle = vtkSmartPointer::New();
    20.  
    21. 	vtkSmartPointer m_Points = vtkSmartPointer::New();
    22.  
    23. 	//_读进点云数据信息
    24.  
    25. 	ifstream infile(FILE_PATH, ios::in);
    26. 	double x, y, z;
    27. 	char line[128];
    28. 	int i = 0;
    29. 	while (infile.getline(line, sizeof(line)))
    30. 	{
    31. 		stringstream ss(line);
    32. 		ss >> x;
    33. 		ss >> y;
    34. 		ss >> z;
    35.  
    36. 		m_Points->InsertPoint(i, x, y, z);		//_加入点信息
    37. 		///vertices->InsertNextCell(1);		//_加入细胞顶点信息----用于渲染点集
    38. 		//vertices->InsertCellPoint(i);
    39. 		i++;
    40. 	}
    41. 	infile.close();
    42.  
    43. 	//_创建待显示数据源
    44.  
    45. 	polyData->SetPoints(m_Points);		//_设置点集
    46.  
    47. 	// Triangulate the grid points
    48. 	vtkSmartPointer delaunay =
    49. 		vtkSmartPointer::New();
    50. 	delaunay->SetInputData(polyData);
    51. 	delaunay->SetAlpha(10);
    52. 	//delaunay->SetTolerance(0.1);
    53. 	delaunay->Update();
    54.  
    55. 	saveSTL(delaunay->GetOutput());
    56. 	// Visualize
    57. 	vtkSmartPointer colors =
    58. 		vtkSmartPointer::New();
    59.  
    60. 	vtkSmartPointer meshMapper =
    61. 		vtkSmartPointer::New();
    62. 	meshMapper->SetInputConnection(delaunay->GetOutputPort());
    63.  
    64. 	vtkSmartPointer meshActor =
    65. 		vtkSmartPointer::New();
    66. 	meshActor->SetMapper(meshMapper);
    67. 	//meshActor->GetProperty()->SetColor(colors->GetColor3d("Banana").GetData());
    68. 	meshActor->GetProperty()->EdgeVisibilityOn();
    69.  
    70. 	vtkSmartPointer glyphFilter =
    71. 		vtkSmartPointer::New();
    72. 	glyphFilter->SetInputData(polyData);
    73.  
    74. 	vtkSmartPointer pointMapper =
    75. 		vtkSmartPointer::New();
    76. 	pointMapper->SetInputConnection(glyphFilter->GetOutputPort());
    77.  
    78. 	vtkSmartPointer pointActor =
    79. 		vtkSmartPointer::New();
    80. 	//pointActor->GetProperty()->SetColor(colors->GetColor3d("Tomato").GetData());
    81. 	pointActor->GetProperty()->SetPointSize(5);
    82. 	pointActor->SetMapper(pointMapper);
    83.  
    84. 	vtkSmartPointer renderer =
    85. 		vtkSmartPointer::New();
    86. 	vtkSmartPointer renderWindow =
    87. 		vtkSmartPointer::New();
    88. 	renderWindow->AddRenderer(renderer);
    89. 	vtkSmartPointer renderWindowInteractor =
    90. 		vtkSmartPointer::New();
    91. 	renderWindowInteractor->SetRenderWindow(renderWindow);
    92.  
    93. 	renderer->AddActor(meshActor);
    94. 	renderer->AddActor(pointActor);
    95. 	//renderer->SetBackground(colors->GetColor3d("Mint").GetData());
    96.  
    97. 	renderWindow->Render();
    98. 	renderWindowInteractor->Start();
    99. }

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/q610098308/article/details/126167603