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  • vtk实战(三)——点投影平面
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    2016-04-25 08:17:21

    主要采用了ProjectPoint()函数,x[3]表示点坐标,origin[3]表示平面上一点的坐标,normal[3]表示平面法向量坐标,xproj[3]表示点x投影到平面的坐标。

    static void vtkPlane::ProjectPoint (double x[3],
    double  origin[3],
    double  normal[3],
    double  xproj[3]     
    )

    实例代码:

    #include <vtkSmartPointer.h>
    #include <vtkPlane.h>
    
    int main()
    {
        vtkSmartPointer<vtkPlane> plane =
            vtkSmartPointer<vtkPlane>::New();
        plane->SetOrigin(0.0, 0.0, 0.0);
        plane->SetNormal(0.0, 0.0, 1.0);
    
        double p[3] = {2, 3, 4 };
        double origin[3] = { 0.0, 0.0, 0.0 };
        double normal[3] = { 0.0, 0.0, 1.0 };
        double projected[3];
    
        plane->ProjectPoint(p, origin, normal, projected);
    
        std::cout << "Projected: " << projected[0] << " "
            << projected[1] << " " << projected[2] << std::endl;
    
        return 0;
    }

    点投影平面
    代码链接:http://pan.baidu.com/s/1c25CE0C

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    什么是工作平面?

    工作平面是一个视图平面,类似图纸上的三视图,你工作时从这个视图平面往外看。若你在上平面工作,那么就是在Z正平面上工作;若你测量元素是在右侧面,那么就是在X正工作平面工作。测量时通常是在一个工作平面上测量完所有的几何特征以后,再切换另一个工作平面,接着测量这个工作平面上的几何特征。

    在这里插入图片描述
    这样的选择是十分重要,PC-DMIS默认选择工作平面作为二维几何特征的投影平面,也可以从投影平面下拉列表中选择某个平面作为投影平面,但一般只用于一些特殊角度的投影,较少使用:并且,对于一些软件功能需要参考方向时,工作平面的矢量方向将作为默认方向,比如球的矢量方向,构造坐标轴的方向,安全平面的方向等;另外,在极坐标系下,软件根据选择的工作平面来确定零度的位置,下图表示了工作平面、坐标轴和角度方向之间的关系。

    工作平面是测量时的视图平面,类似图纸的三视图。

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    投影平面是测量二维几何特征时需要的使用平面,如图:

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    投影平面是测量二维几何特征时需要的使用平面,如图:

    在这里插入图片描述
    同样的测点投影到不同的平面上,得到特征的也不一样。因此,测量二维元素前一定需要选择相应的投影平面。

    在这里插入图片描述
    如图所示,软件默认“工作平面”为投影平面,当工作平面改变时投影平面也随着改变。如果要指定一个平面为投影平面

    投影平面的应用场合

    投影平面在手动测量二维特征时有效

    软件将特征的所有测点投影到投影平面上,并将投影后的点拟合成所需元素常见二维特征:直线、圆、圆槽、方槽、椭圆

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    1 投影至坐标平面

    将点云投影至坐标平面,只需要把某一维度的坐标值设置成 常数 即可。比如将点云投影至XOY 平面,令Z=C(C为某一常数)即可。

    代码实现:

    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    
    using namespace std;
    
    typedef pcl::PointXYZ PointT;
    typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;
    
    int main()
    {
    	//---------------------------------- 加载点云 ----------------------------------
    	cout << "->正在加载点云..." << endl;
    	PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);
    	if (pcl::io::loadPCDFile("1.pcd", *cloud) < 0)
    	{
    		PCL_ERROR("\a->点云文件不存在!\n");
    		return -1;
    	}
    	cout << "->加载点云的点数:" << cloud->points.size() << endl;
    	//================================== 加载点云 ==================================
    
    	// ------------------------ 遍历点云,令某一维度坐标为常数 -----------------------
    	int pt_num = (int)cloud->points.size();
    	for (int i = 0; i < pt_num; i++)
    	{
    		cloud->points[i].z = 0;
    	}
    	//========================= 遍历点云,令某一维度坐标为常数 =======================
    
    	//-------------------------------- 保存投影点云 --------------------------------
    	pcl::io::savePCDFileBinary("plane_xoy.pcd", *cloud);
    	//================================ 保存投影点云 ================================
    
    	return 0;
    }
    

    结果展示:
    在这里插入图片描述

    2 投影至参数平面

    PCL提供了将点云投影至参数化模型的API,可根据用户需要,通过设置不同的平面模型系数,实现向指定参数平面投影,下面以 将点云投影至 x + y + z = 0 x+y+z=0 x+y+z=0平面为例,进行说明。

    代码实现:

    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/ModelCoefficients.h>			//模型系数定义头文件
    #include <pcl/filters/project_inliers.h>	//投影滤波类头文件
    
    using namespace std;
    
    typedef pcl::PointXYZ PointT;
    typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;
    
    int main()
    {
    	//---------------------------------- 加载点云 ----------------------------------
    	cout << "->正在加载点云..." << endl;
    	PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);	
    	if (pcl::io::loadPCDFile("1.pcd", *cloud) < 0)
    	{
    		PCL_ERROR("\a->点云文件不存在!\n");
    		return -1;
    	}
    	cout << "->加载点云的点数:" << cloud->points.size() << endl;
    	//================================== 加载点云 ==================================
    
    	//------------------- 创建平面模型 ax + by + cz + d = 0 ------------------------
    	pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
    	coefficients->values.resize(4);
    	coefficients->values[0] = 1.0;
    	coefficients->values[1] = 1.0;
    	coefficients->values[2] = 1.0;
    	coefficients->values[3] = 0;
    	//=================== 创建平面模型 ax + by + cz + d = 0 ========================
    
    	//-------------------------------- 执行投影滤波 --------------------------------
    	PointCloudT::Ptr cloud_projected(new PointCloudT);
    	pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;
    	proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
    	proj.setInputCloud(cloud);
    	proj.setModelCoefficients(coefficients);
    	proj.filter(*cloud_projected);
    	//================================ 执行投影滤波 ================================
    
    	//保存滤波点云
    	if (!cloud_projected->empty())
    	{
    		pcl::io::savePCDFileBinary("plane_project.pcd", *cloud_projected);
    	}
    	else
    	{
    		PCL_ERROR("\a->投影滤波点云为空!\n");
    	}
    
    	return 0;
    }
    
    
    

    结果展示:
    在这里插入图片描述

    橙黄色为投影点云。


    相关链接:

    http://pointclouds.org/documentation/tutorials/project_inliers.html#project-inliers

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空空如也

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