基于法線差異來分割點云

1. 法向量的計算及可視化

法線又稱法向量，因為在三維的點云中，根據一個點的K近鄰點或者一個點的radius半徑范圍內的點擬合一個平面，而垂直這個平面且經過改點的線稱之為法向量。

法向量是點云點到另一個點的有方向的線段，可視化法向量，其實就是可視化的這條有方向的線段。

上一節已經學習了 使用積分圖像進行正態估計，得出點云的法向量，并將其可視化顯示或者存儲。

那法向量還可以做什么呢？這一節將來探索基于法向量的差異來分割點云；

在本教程中，我們將學習如何使用在pcl :: DifferenceOfNormalsEstimation類中實現的法線差異功能對無組織點云進行基于比例的分割。

該算法對給定的輸入點云執行基于比例的分割，找到屬于給定比例參數內的點。

2. 前置理論

法線差異（DoN Differences of Normals）提供了一種計算效率高的多尺度方法來處理大型無組織的3D點云。對于比例尺比較大的，分離的比較遠的點云的分割尤其有效。

**DoN背后的主要動機是觀察到在任何給定半徑處估計的表面法線均以支撐半徑的比例反映了表面的基本幾何形狀。**盡管估計表面法線的方法有很多，但法線總是以支撐半徑（或通過固定數量的鄰居）進行估計。該支撐半徑確定法線表示的表面結構中的比例。

3. 使用法線差異進行細分

對于細分，我們只需執行以下操作：

• 使用r_l的大支撐半徑估算每個點的法線
• 使用r_s的小支撐半徑估算每個點的法線
• 對于每個點，如上所述，每個點的法線歸一化差異。
• 過濾結果矢量場以隔離屬于感興趣的比例/區域的點。

參考：

• https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/master/don_segmentation.html#id9

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【PCL】基于法线的差异来分割点云的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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