思路还是很容易想到的:
1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了10个,直接调用了vlfeat。
2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量。
3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心,通常质心会在弯曲表面的内部,反方向即为法线方向。
vlfeat在这里下载,配置参考这里,rabbit.pcd下载地址
处理效果如下:
原始点云:
点云表面法向量,做了降采样处理:
兔子果断变刺猬。
matlab代码如下:
clear all;
close all;
clc;
warning off;
pc = pcread('rabbit.pcd');
pc=pcdownsample(pc,'random',0.3); %0.3倍降采样
pcshow(pc);
pc_point = pc.Location'; %得到点云数据
kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree
normE=[];
for i=1:length(pc_point)
p_cur = pc_point(:,i);
[index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, pc_point, p_cur, 'NumNeighbors', 10); %寻找当前点最近的10个点
p_neighbour = pc_point(:,index)';
p_cent = mean(p_neighbour); %得到局部点云平均值,便于计算法向量长度和方向
%最小二乘估计平面
X=p_neighbour(:,1);
Y=p_neighbour(:,2);
Z=p_neighbour(:,3);
XX=[X Y ones(length(index),1)];
YY=Z;
%得到平面法向量
C=(XX'*XX)\XX'*YY;
%局部平面指向局部质心的向量
dir1 = p_cent-p_cur';
%局部平面法向量
dir2=[C(1) C(2) -1];
%计算两个向量的夹角
ang = sum(dir1.*dir2) / (sqrt(dir1(1)^2 +dir2(1)^2) + sqrt(dir1(2)^2 +dir2(2)^2)+sqrt(dir1(3)^2 +dir2(3)^2) );
%根据夹角判断法向量正确的指向
flag = acos(ang);
dis = norm(dir1);
if flag<0
dis = -dis;
end
%画出当前点的表面法向量
t=(0:dis/100:dis)';
x = p_cur(1) + C(1)*t;
y = p_cur(2) + C(2)*t;
z = p_cur(3) + (-1)*t;
normE =[normE;x y z];
i
end
pcshowpair(pc,pointCloud(normE));
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4370809/blog/3301384