【点云surface】 凹包重构

1 处理过程可视化

2 处理过程分析：

原始点云 —> 直通滤波 –>pcl::SACSegmentation分割出平面–>pcl::ProjectInliers投影–>pcl::ConcaveHull凹包重构

2.1 有一个步骤可以被替换

pcl::ProjectInliers这步骤是将直通滤波过滤得到的结果，全部投影到pcl::SACSegmentation分割到的平面上。这一步可以用pcl::ExtractIndices代替，其直接提取属于平面的点云。替换后不影响后面的凹包重构结果

2.2 凹包与凸包的区别

凹包是最小外接，凸包是最大外接，详情可以看下面这篇博客

PC服务器托管网L计算ConvexHull凸包、ConcaveHull凹包_pcl::concavehull_com1098247427的博客-CSDN博客

3 凹包参数探究

该算法中有许多参数可设置：

• setAlpha(double alpha)：设置凹凸包计算的精细程度。alpha参数控制了计算凹凸包时使用的半径大小。较小的alpha值会产生更精细的凹凸包，而较大的alpha值会产生更粗糙的凹凸包。

• setDimension(int dim)：设置凹凸包计算的维度。dim参数指定了计算凹凸包的维度。默认值为3，表示计算三维凹凸包。如果输入点云是二维的，则可以将dim设置为2。

• setKeepInformation(bool keep)：设置是否保留输入点云的信息。如果将keep参数设置为true，则计算的凹凸包点云将保留输入点云的法线和曲率信息。如果设置为false，则不保留这些信息。

• setAlphaMultiplier(double multiplier)：设置alpha参数的乘数因子。multiplier参数用于调整alpha参数的值。默认值为1.0，表示使用alpha参数的原始值。

通常只需手动设置alpha参数，其控制了计算凹凸包时使用的半径大小。较小的alpha值会产生更精细的凹凸包，而较大的alpha值会产生更粗糙的凹凸包。

将alpha参数设置为0.01，得到：

4 代码

#include 
#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include 
#include 

int main()
{
    pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud),
                                        cloud_filtered(new pcl::PointCloud),
                                        cloud_projected(new pcl::PointCloud);

    pcl::PCDReader reader;
    reader.read("/home/lrj/work/pointCloudData/table_scene_mug_stereo_textured.pcd",*cloud);

    pcl::PassThrough pass;
    pass.setInputCloud(cloud);
    pass.setFilterFieldName("z");
    pass.setFilterLimits(0, 1.1);
    pass.filter(*cloud_filtered);
    std::cerr size()  seg;
    seg.setOptimizeCoefficients(true);
    seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
    seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
    seg.setDistanceThreshold(0.01);
    seg.setInputCloud(cloud_filtered);
    seg.segment(*inliers, *coefficients);
    std::cerr indices.size()  proj;
//    proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
//    proj.setInputCloud(cloud_filtered);
//    proj.setModelCoefficients(coefficients);
//    proj.filter(*cloud_projected);
//    std::cerr size()  extract;
    extract.setInputClo服务器托管网ud(cloud_filtered);
    extract.setIndices(inliers);
    extract.setNegative(false);
    extract.filter(*cloud_projected);

    pcl::PointCloud::Ptr cloud_hull (new pcl::PointCloud);
    pcl::ConcaveHull chull;
    chull.setInputCloud(cloud_projected);
    chull.setAlpha(0.1);
    chull.reconstruct(*cloud_hull);
    std::cerr size()
              

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