C++三维点云底面简单识别和修补

前言

三维点云的应用中，经常需要识别底面（如体积计算的参考平面、基坑测量等）；而底面点云如果出现缺损、空洞时，又会影响计算，就需要进行修补。

本文通过最简单的方式，快速找到底面并进行修补。当然，由于过于简单，存在着很多限制，比如底面必须位于Z轴最下端，或者可以旋转到Z轴；又比如底面必须是平面。

底面识别

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

1. 定义统计信息；

// 统计信息
struct data
{
public:
	data()
	{
		i = 0;
		j = 0;
		count = 0;
	}

	int i;			// X坐标索引
	int j;			// Y坐标索引
	int count;		// 统计点数，用于过滤孤立点
	float min;		// 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最小值
	float max;	// 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的最大值
	float mean;	// 统计X、Y坐标索引范围内点云Z的平均值
};

1. 处理点云，统计分块点云信息；

// 统计信息
vector<data> vecData;

// 取x和y的整数部分作为索引，相当于将点云分成1m*1m的块
int indexX = tmp_x;
int indexY = tmp_y;
bool found = false;
for(int n = 0; n < vecData.size(); n++)
{
	if (vecData[n].i == indexX && vecData[n].j == indexY)// 队列中已经存在的块
	{
		// 更新统计值
		vecData[n].count = vecData[n].count + 1;
		vecData[n].min = (vecData[n].min > tmp_z) ? tmp_z : vecData[n].min;
		vecData[n].max = (vecData[n].max < tmp_z) ? tmp_z : vecData[n].max;
		vecData[n].mean = (vecData[n].mean * (vecData[n].count - 1) + tmp_z) / vecData[n].count ;
		found = true;
	} 
}

// 队列中不存在的块
if (!found)
{
	data d;
	d.i = tmp_x;
	d.j = tmp_y;
	d.count = 1;
	d.min = tmp_z;
	d.max = tmp_z;
	d.mean = tmp_z;
	vecData.push_back(d);
}

1. 根据统计的点云信息，找到底面

// 查找最低平面的Z值
float minZ = 1000;
for(int k = 0; k < vecData.size(); k++)
{
	// 根据点数、最大值、最小值判断是否为有效平面
	if (vecData[k].count > 100 && vecData[k].max - vecData[k].min < 0.1)
	{
		minZ = (minZ > vecData[k].mean) ? vecData[k].mean : minZ;
	}
}

平面修补

按照一定的分辨率，使用找到的最小Z值修补平面

float VirtualX = -20;// x范围（本例为-20到0）
float VirtualY = -40;// y范围（本例为-40到0）
while(VirtualY < 0)
{
	while(VirtualX < 0)
	{
		// 模拟点云
		float x = VirtualX;
		float y = VirtualY;
		float z = minZ;
		
		VirtualX += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充
	}
	VirtualX = -20;
	VirtualY += 0.1;// 按照0.1m的分辨率填充
}

说明

1. 平面修补改为for循环可能更容易理解；
2. 平面修补范围可以任意设置，可以CreatePolygonRgn函数进行多边形修补。

效果图

1. 修补前
   
2. 修补后