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cloudcompare中心线提取

时间: 2025-05-24 15:59:09 浏览: 30
### CloudCompare 中提取中心线的方法 在 CloudCompare 工具中,提取点云的中心线可以通过多种方式实现。以下是基于提供的引用以及专业知识整理的一种可能方法: #### 1. 使用 PCA 算法分析几何特性 PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)可以用于识别点云中的不同几何结构[^2]。对于中心线提取而言,目标是从点云数据中找到具有线状特性的部分。具体操作如下: - **计算局部协方差矩阵**:针对每一个点及其邻域内的点集合,构建协方差矩阵并求解其特征值和特征向量。 - **分类点类型**:如果第一个特征值显著高于其余两个,则该点被标记为线状点。 ```cpp // Pseudo-code for PCA-based point classification using C++ and Eigen library Eigen::Matrix3d covariance_matrix; std::vector<Eigen::Vector3d> neighborhood_points; for (const auto& point : cloud.points()) { computeNeighborhoodPoints(point, neighborhood_radius, neighborhood_points); calculateCovarianceMatrix(neighborhood_points, covariance_matrix); Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3d> solver(covariance_matrix); const auto eigenvalues = solver.eigenvalues(); if (eigenvalues(0) >> eigenvalues(1)) { // Line-like condition markPointAsLine(point); } } ``` 此代码片段展示了如何通过编程接口完成点类型的初步筛选。虽然这是伪代码示例,但在实际应用中可借助 Point Cloud Library (PCL)[^2] 或者直接使用 CloudCompare 的内置功能来简化流程。 #### 2. 利用体素化与聚类技术优化结果 为了进一步提高精度,在执行 PCA 前建议先对原始点云进行降采样处理以减少噪声干扰[^1]。之后采用欧几里得聚类或其他适合的技术将相似属性的点组合成独立对象群组,从而更容易区分哪些属于潜在路径上的节点。 #### 3. 投影至二维平面生成轮廓曲线 当获得一系列被认为构成中心轴候选者的三维坐标后,可以选择适当的方向将其映射回某个特定参考平面上形成连续轨迹[^1]。这一步骤有助于后续建模阶段更好地理解整体形态分布情况。 #### 4. 后处理——拟合多项式或者贝塞尔函数表达最终形式 最后一步是对前面得到的一系列离散点实施回归运算得出光滑表示形式作为正式输出成果之一[^3]。例如运用最小二乘法寻找最优直线近似方案;又或者是更复杂的 Bézier 曲线定义复杂弯曲走向等等。 --- ### 注意事项 以上描述仅为理论框架概述,并未涉及全部细节配置选项等内容。实际动手实践过程中还需要参照官方手册深入学习各项命令参数含义以便灵活调整适应具体场景需求。
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解析以下基于图像的裂缝分割与裂缝宽度计算(正交骨架线法)程序 import numpy as np from skimage import io from skimage.morphology import medial_axis, skeletonize from skimage import measure from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KDTree def show_2dpoints(pointcluster,s=None,quivers=None,qscale=1): # pointcluster should be a list of numpy ndarray # This functions would show a list of pint cloud in different colors n = len(pointcluster) nmax = n if quivers is not None: nq = len(quivers) nmax = max(n,nq) colors = ['r','g','b','c','m','y','k','tomato','gold'] if nmax < 10: colors = np.array(colors[0:nmax]) else: colors = np.random.rand(nmax,3) fig = plt.figure(num=1) ax = fig.add_subplot(1,1,1) if s is None: s = np.ones(n)*2 for i in range(n): ax.scatter(pointcluster[i][:,0],pointcluster[i][:,1],s=s[i],c=[colors[i]],alpha=0.6) if quivers is not None: for i in range(nq): ax.quiver(quivers[i][:,0],quivers[i][:,1],quivers[i][:,2],quivers[i][:,3],color=[colors[i]],scale=qscale) plt.show() def SVD(points): # 二维,三维均适用 # 二维直线,三维平面 pts = points.copy() # 奇异值分解 c = np.mean(pts, axis=0) A = pts - c # shift the points A = A.T #3*n u, s, vh = np.linalg.svd(A, full_matrices=False, compute_uv=True) # A=u*s*vh normal = u[:,-1] # 法向量归一化 nlen = np.sqrt(np.dot(normal,normal)) normal = normal / nlen # normal 是主方向的方向向量 与PCA最小特征值对应的特征向量是垂直关系 # u 每一列是一个方向 # s 是对应的特征值 # c >>> 点的中心 # normal >>> 拟合的方向向量 return u,s,c,normal def calcu_dis_from_ctrlpts(ctrlpts): if ctrlpts.shape[1]==4: return np.sqrt(np.sum((ctrlpts[:,0:2]-ctrlpts[:,2:4])**2,axis=1)) else: return np.sqrt(np.sum((ctrlpts[:,[0,2]]-ctrlpts[:,[3,5]])**2,axis=1)) def estimate_normal_for_pos(pos,points,n): # estimate normal vectors at a given point pts = np.copy(points) tree = KDTree(pts, leaf_size=2) idx = tree.query(pos, k=n, return_distance=False, dualtree=False, breadth_first=False) #pts = np.concatenate((np.concatenate((pts[0].reshape(1,-1),pts),axis=0),pts[-1].reshape(1,-1)),axis=0) normals = [] for i in range(0,pos.shape[0]): pts_for_normals = pts[idx[i,:],:] _,_,_,normal = SVD(pts_for_normals) normals.append(normal) normals = np.array(normals) return normals def estimate_normals(points,n): pts = np.copy(points) tree = KDTree(pts, leaf_size=2) idx = tree.query(pts, k=n, return_distance=False, dualtree=False, breadth_first=False) #pts = np.concatenate((np.concatenate((pts[0].reshape(1,-1),pts),axis=0),pts[-1].reshape(1,-1)),axis=0) normals = [] for i in range(0,pts.shape[0]): pts_for_normals = pts[idx[i,:],:] _,_,_,normal = SVD(pts_for_normals) normals.append(normal) normals = np.array(normals) return normals def get_crack_ctrlpts(centers,normals,bpoints,hband=5,vband=2): # main algorithm to obtain crack width cpoints = np.copy(centers) cnormals = np.copy(normals) xmatrix = np.array([[0,1],[-1,0]]) cnormalsx = np.dot(xmatrix,cnormals.T).T # the normal of x axis N = cpoints.shape[0] interp_segm = [] widths = [] for i in range(N): try: ny = cnormals[i] nx = cnormalsx[i] tform = np.array([nx,ny]) bpoints_loc = np.dot(tform,bpoints.T).T cpoints_loc = np.dot(tform,cpoints.T).T ci = cpoints_loc[i] bl_ind = (bpoints_loc[:,0]-(ci[0]-hband))*(bpoints_loc[:,0]-ci[0])<0 br_ind = (bpoints_loc[:,0]-ci[0])*(bpoints_loc[:,0]-(ci[0]+hband))<=0 bl = bpoints_loc[bl_ind] # left points br = bpoints_loc[br_ind] # right points blt = bl[bl[:,1]>np.mean(bl[:,1])] if np.ptp(blt[:,1])>vband: blt = blt[blt[:,1]>np.mean(blt[:,1])] blb = bl[bl[:,1]<np.mean(bl[:,1])] if np.ptp(blb[:,1])>vband: blb = blb[blb[:,1]<np.mean(blb[:,1])] brt = br[br[:,1]>np.mean(br[:,1])] if np.ptp(brt[:,1])>vband: brt = brt[brt[:,1]>np.mean(brt[:,1])] brb = br[br[:,1]<np.mean(br[:,1])] if np.ptp(brb[:,1])>vband: brb = brb[brb[:,1]<np.mean(brb[:,1])] #bh = np.vstack((bl,br)) #bmax = np.max(bh[:,1]) #bmin = np.min(bh[:,1]) #blt = bl[bl[:,1]>bmax-vband] # left top points #blb = bl[bl[:,1]<bmin+vband] # left bottom points #brt = br[br[:,1]>bmax-vband] # right top points #brb = br[br[:,1]<bmin+vband] # right bottom points t1 = blt[np.argsort(blt[:,0])[-1]] t2 = brt[np.argsort(brt[:,0])[0]] b1 = blb[np.argsort(blb[:,0])[-1]] b2 = brb[np.argsort(brb[:,0])[0]] interp1 = (ci[0]-t1[0])*((t2[1]-t1[1])/(t2[0]-t1[0]))+t1[1] interp2 = (ci[0]-b1[0])*((b2[1]-b1[1])/(b2[0]-b1[0]))+b1[1] if interp1-ci[1]>0 and interp2-ci[1]<0: widths.append([i,interp1-ci[1],interp2-ci[1]]) interps = np.array([[ci[0],interp1],[ci[0],interp2]]) interps_rec = np.dot(np.linalg.inv(tform),interps.T).T #show_2dpoints([bpointsxl_loc1,bpointsxl_loc2,bpointsxr_loc1,bpointsxr_loc2,np.array([ptsl_1,ptsl_2]),np.array([ptsr_1,ptsr_2]),interps,ci.reshape(1,-1)],s=[1,1,1,1,20,20,20,20]) interps_rec = interps_rec.reshape(1,-1)[0,:] interp_segm.append(interps_rec) except: print("the %d-th was wrong" % i) continue interp_segm = np.array(interp_segm) widths = np.array(widths) # check # show_2dpoints([np.array([[ci[0],interp1],[ci[0],interp2]]),np.array([t1,t2,b1,b2]),cpoints_loc,bl,br],[10,20,15,2,2]) return interp_segm, widths path = "E:/Users/SubChange/Desktop/" image = io.imread(path+"7Q3A9060-18.png", as_gray=True) iw,ih = image.shape blobs = np.copy(image) blobs[blobs<128] = 0 blobs[blobs>128] = 1 blobs = blobs.astype(np.uint8) # Generate the data #blobs = data.binary_blobs(200, blob_size_fraction=.2, #volume_fraction=.35, seed=1) # using scikit-image ## Compute the medial axis (skeleton) and the distance transform #skel, distance = medial_axis(blobs, return_distance=True) ## Distance to the background for pixels of the skeleton #dist_on_skel = distance * skel # Compare with other skeletonization algorithms skeleton = skeletonize(blobs) #skeleton_lee = skeletonize(blobs, method='lee') x, y = np.where(skeleton>0) centers = np.hstack((x.reshape(-1,1),y.reshape(-1,1))) normals = estimate_normals(centers,3) # search contours of the crack contours = measure.find_contours(blobs, 0.8) bl = contours[0] br = contours[1] bpoints = np.vstack((bl,br)) #interp_segm, widths = get_crack_ctrlpts(centers,normals,bpoints,hband=2,vband=2) bpixel = np.zeros((iw,ih,3),dtype=np.uint8) bpoints = bpoints.astype(np.int) bpixel[bpoints[:,0],bpoints[:,1],0] = 255 skeleton_pixel = np.zeros((iw,ih,3),dtype=np.uint8) skeleton_pixel[skeleton,1] = 255 bpixel_and_skeleton = np.copy(bpixel) bpixel_and_skeleton[skeleton,1] = 255 fig, axes = plt.subplots(1,3, figsize=(8, 8)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(blobs, cmap=plt.cm.gray) ax[0].axis('off') ax[1].imshow(bpixel_and_skeleton) #for contour in contours: # ax[1].plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2) #for i in range(interp_segm.shape[0]): # ax[1].plot([interp_segm[i,1],interp_segm[i,3]],[interp_segm[i,0],interp_segm[i,2]],'-b') #ax[1].set_title('medial_axis') ax[1].axis('off') # ================ small window ================== pos = np.array([191, 291]).reshape(1,-1) # input (x,y) where need to calculate crack width # pos = np.array([142, 178]).reshape(1,-1) posn = estimate_normal_for_pos(pos,centers,3) interps, widths2 = get_crack_ctrlpts(pos,posn,bpoints,hband=1.5,vband=2) sx = pos[0,0] - 20 sy = pos[0,1] - 20 ax[2].imshow(bpixel_and_skeleton) for i in range(interps.shape[0]): ax[2].plot([interps[i,1],interps[i,3]],[interps[i,0],interps[i,2]],c='c',ls='-',lw=5,marker='o',ms=8,mec='c',mfc='c') ax[2].set_ylim(sx,sx+40) ax[2].set_xlim(sy,sy+40) #ax[2].set_title('skeletonize') ax[2].axis('off') print(interps) fig.tight_layout() plt.show()

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