[CC]手动点云分割
CloudCompare中手动点云分割功能ccGraphicalSegmentationTool,
点击应用按钮后将现有的点云分成segmented和remaining两个点云,
//停用点云分割功能
void MainWindow::deactivateSegmentationMode(bool state)
是通过ccPointCloud的可视选择集来实现的。其中用到了点云的swap需要参考!
//创建新的点云,可视的选择集
ccGenericPointCloud* ccPointCloud::createNewCloudFromVisibilitySelection(bool removeSelectedPoints)
{
if (!isVisibilityTableInstantiated())
{
ccLog::Error(QString("[Cloud %1] Visibility table not instantiated!").arg(getName()));
return 0;
} //we create a new cloud with the "visible" points
ccPointCloud* result = 0;
{
//we create a temporary entity with the visible points only
CCLib::ReferenceCloud* rc = getTheVisiblePoints();
if (!rc)
{
//a warning message has already been issued by getTheVisiblePoints!
//ccLog::Warning("[ccPointCloud::createNewCloudFromVisibilitySelection] An error occurred during points selection!");
return 0;
}
assert(rc->size() != 0); //convert selection to cloud
result = partialClone(rc); //don't need this one anymore
delete rc;
rc = 0;
} if (!result)
{
ccLog::Warning("[ccPointCloud::createNewCloudFromVisibilitySelection] An error occurred during segmentation!");
return 0;
} result->setName(getName()+QString(".segmented"));//切割出来的点云 //shall the visible points be erased from this cloud?
if (removeSelectedPoints && !isLocked())
{
//we drop the octree before modifying this cloud's contents
deleteOctree();
clearLOD(); unsigned count = size(); //we have to take care of scan grids first
{
//we need a map between old and new indexes
std::vector<int> newIndexMap(size(), -1);
{
unsigned newIndex = 0;
for (unsigned i=0; i<count; ++i)
{
if (m_pointsVisibility->getValue(i) != POINT_VISIBLE)
newIndexMap[i] = newIndex++;
}
} //then update the indexes
UpdateGridIndexes(newIndexMap, m_grids); //and reset the invalid (empty) ones
//(DGM: we don't erase them as they may still be useful?)
for (size_t i=0; i<m_grids.size(); ++i)
{
Grid::Shared& scanGrid = m_grids[i];
if (scanGrid->validCount == 0)
{
scanGrid->indexes.clear();
}
}
} //we remove all visible points
unsigned lastPoint = 0;
for (unsigned i=0; i<count; ++i)
{
//i持续增长,而lastPoint遇到==POINT_VISIBLE则跳过,起到迁移的效果
if (m_pointsVisibility->getValue(i) != POINT_VISIBLE)
{
if (i != lastPoint)
swapPoints(lastPoint,i);
++lastPoint;
}
} //TODO: handle associated meshes resize(lastPoint); refreshBB(); //calls notifyGeometryUpdate + releaseVBOs
} return result;
}
调用的方法getTheVisiblePoints()
CCLib::ReferenceCloud* ccGenericPointCloud::getTheVisiblePoints() const
{
unsigned count = size();
assert(count == m_pointsVisibility->currentSize()); if (!m_pointsVisibility || m_pointsVisibility->currentSize() != count)
{
ccLog::Warning("[ccGenericPointCloud::getTheVisiblePoints] No visibility table instantiated!");
return 0;
} //count the number of points to copy
unsigned pointCount = 0;
{
for (unsigned i=0; i<count; ++i)
if (m_pointsVisibility->getValue(i) == POINT_VISIBLE)
++pointCount;
} if (pointCount == 0)
{
ccLog::Warning("[ccGenericPointCloud::getTheVisiblePoints] No point in selection");
return 0;
} //we create an entity with the 'visible' vertices only
CCLib::ReferenceCloud* rc = new CCLib::ReferenceCloud(const_cast<ccGenericPointCloud*>(this));
if (rc->reserve(pointCount))
{
for (unsigned i=0; i<count; ++i)
if (m_pointsVisibility->getValue(i) == POINT_VISIBLE)
rc->addPointIndex(i); //can't fail (see above)
}
else
{
delete rc;
rc = 0;
ccLog::Error("[ccGenericPointCloud::getTheVisiblePoints] Not enough memory!");
} return rc;
}
[CC]手动点云分割的更多相关文章
- 基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍 ...
- PCL—低层次视觉—点云分割(基于凹凸性)
1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割 ...
- PCL点云分割(1)
点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞 ...
- PCL—点云分割(基于凹凸性) 低层次点云处理
博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割 ...
- PCL—低层次视觉—点云分割(基于形态学)
1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的 ...
- PCL—低层次视觉—点云分割(超体聚类)
1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分 ...
- PCL—低层次视觉—点云分割(最小割算法)
1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出 ...
- PCL—低层次视觉—点云分割(RanSaC)
点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region ...
- segMatch:基于3D点云分割的回环检测
该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图 ...
随机推荐
- jQuery和AngularJS的区别小分析
最近一直在研究angularjs,最大的感受就是它和之前的jQuery以及基于jQuery的各种库设计理念完全不同,如果不能认识到这点而对于之前做jQuery开发的程序员,去直接学习angularjs ...
- 汽车遥控钥匙HCS101/HCS200/HCS201/HCS300芯片解密
汽车遥控钥匙芯片解密ic解密型号: HCS101 | HCS200 | HCS201 | HCS201T | HCS300 | HCS300T HCS301 | HCS301T | HCS360 | ...
- java多线程面试题
很多核心Java面试题来源于多线程(Multi-Threading)和集合框架(Collections Framework),理解核心线程概念时,娴熟的实际经验是必需的.这篇文章收集了Java线程方面 ...
- WPS 表格筛选两列相同数据
选出B列中的数据是否在A列中出现:用countif 函数,在 B列右侧插入一列,C1输入 = countif 区域中选择 B列的内容区域(选择后加 按F4),条件选择B列所在的内容区域(选择后按F4) ...
- Apple Pay--iOS开发
一.什么是Apple Pay? 1. 概念 Apple Pay,简单来说, 就是一种移动支付方式.通过Touch ID/ Passcode,用户可使用存储在iPhone 6, 6p等设备上的信用卡和借 ...
- innerHTML 与 innerText 的区别
innerHTML指的是从对象的起始位置到终止位置的全部内容,包括Html标签.innerText 指的是从起始位置到终止位置的内容,但它去除Html标签.同时,innerHTML 是所有浏览器都支持 ...
- 利用React实现表头维度功能
这是我真正意义上地用react实现一些东西.这次分享的是一个很简单的小组件,效果图先放上来: 前端样式用的是一套框架.功能很简单,就是根据选择的维度,在成员里选择对应这个维度的选项. 首先初始化一些数 ...
- 目录的文件权限-X
所有目录务必保持具有X权限(可执行权限)!!,否则无法进入该目录及子目录,且无法读取该目录及子目录下的文件或子目录
- initWithCoder: 与initWithFrame:的区别
从nib中加载对象实例时,init:或initWithFrame:都不会调用.而是调用initWithCoder:怎么理解: 有时候,知道initWithFrame方法如何用,但是么有弄明白ini ...
- Junit测试 - Spring的配置
第一种: @ContextConfiguration(locations = {"classpath*:/spring-core.xml"}) public class UserM ...