PCL メッシュの再構築のテスト2

pcl::GreedyProjectionTriangulationのテスト

入力元の点群

フィルタリング結果

再構築結果

残念、欠けている部分がちらほらとある

pcl::GreedyProjectionTriangulationのテスト

#include <stdio.h> #include <boost/thread/thread.hpp> // pcl #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> // PCLVisualizer のテスト void TestCloudViewer003(const char* pFilePath) { // テキストファイルから頂点を取得 FILE* fp = fopen(pFilePath, "rt"); int n; char buf[256]; fscanf(fp, "%s %d", buf, &n); int num = n; // 点群の作成 pcl::PointCloud::Ptr cloud( new pcl::PointCloud ); cloud->width = num; cloud->height = 1; cloud->points.resize( cloud->width * cloud->height ); int txtFmt = 1; float x, y, z; for(int i = 0; i < num; i++) { switch(txtFmt) { case 0: fscanf(fp, "%f %f %f", &x, &y, &z); break; case 1: fscanf(fp, "%f, %f, %f", &x, &y, &z); break; } cloud->points[i] = pcl::PointXYZ(x, y, z); } fclose(fp); // 点群の削減 // フィルタリング結果の格納用 pcl::PointCloud::Ptr filtered_cloud( new pcl::PointCloud ); // ボクセルグリッドで点群のフィルタリングを行う pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setLeafSize(1.0f, 1.0f, 1.0f); sor.filter(*filtered_cloud); // 点群の数を出力 printf("source cloud size = %d\n", cloud->size()); printf("filtered cloud size = %d\n", filtered_cloud->size()); // 元データ pcl::PointCloud::Ptr src_cloud = filtered_cloud; pcl::PolygonMesh polyMesh; // KdTreeを作成 pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); float epsilon = tree->getEpsilon(); tree->setEpsilon(0.01f); tree->setInputCloud(src_cloud); // 法線ベクトルの推定 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(src_cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(8); // 法線ベクトル格納用 pcl::PointCloud::Ptr norm(new pcl::PointCloud); ne.compute(*norm); // 座標と法線ベクトルの点群 pcl::PointCloud::Ptr clPosNormal(new pcl::PointCloud); pcl::concatenateFields(*src_cloud, *norm, *clPosNormal); // ↓今回のテスト対象 pcl::GreedyProjectionTriangulation gpt; pcl::search::KdTree::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree); tree2->setInputCloud(clPosNormal); // パラメータをいろいろ設定 gpt.setSearchRadius(20.0); gpt.setMu(2.5); gpt.setMaximumNearestNeighbors (150); // gpt.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // gpt.setMinimumAngle(M_PI/18); // gpt.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // gpt.setNormalConsistency(false); // 入力データ等をセット gpt.setInputCloud (clPosNormal); gpt.setSearchMethod (tree2); // 再構築 gpt.reconstruct (polyMesh); // 点群のビューア pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); viewer.setBackgroundColor (0.0, 0.2, 0.6); // 原点に座標軸を追加 viewer.addCoordinateSystem(100.0, 0.0, 0.0, 0.0); // カメラ座標のセット double camPos[] = { 0.0, 60.0, 350.0 }; double camLookAt[] = { 0.0, 60.0, 0.0 }; double camUp[] = { 0.0, 1.0, 0.0 }; viewer.setCameraPose(camPos[0], camPos[1], camPos[2], camLookAt[0], camLookAt[1], camLookAt[2], camUp[0], camUp[1], camUp[2]); // ビューアに点群を追加 // viewer.addPointCloud(filtered_cloud); viewer.addPointCloud(cloud); // ビューアにポリゴンメッシュを追加 // viewer.addPolygonMesh(polyMesh); while (!viewer.wasStopped ()) { viewer.spinOnce(10); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000)); } } int main(int argc, char** argv) { TestCloudViewer003(argv[1]); return 0; }

PCL メッシュの再構築のテスト1

input cloud からポリメッシュを作成するテスト (失敗例)

入力した点群↓

実行結果が↓の画像

テスト結果 何かが変？ 何だチミは？

Point Cloud Library(v1.6.0)のテスト

#include <stdio.h> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/marching_cubes_hoppe.h> // PCLVisualizer のテスト void TestCloudViewer003(const char* pFilePath) { // テキストファイルから頂点を取得 FILE* fp = fopen(pFilePath, "rt"); int n; char buf[256]; fscanf(fp, "%s %d", buf, &n); int num = n; // 点群の作成 pcl::PointCloud::Ptr cloud( new pcl::PointCloud ); cloud->width = num; cloud->height = 1; cloud->points.resize( cloud->width * cloud->height ); int txtFmt = 1; float x, y, z; for(int i = 0; i < num; i++) { switch(txtFmt) { case 0: fscanf(fp, "%f %f %f", &x, &y, &z); break; case 1: fscanf(fp, "%f, %f, %f", &x, &y, &z); break; } cloud->points[i] = pcl::PointXYZ(x, y, z); } fclose(fp); // 点群の削減 // フィルタリング結果の格納用 pcl::PointCloud::Ptr filtered_cloud( new pcl::PointCloud ); // ボクセルグリッドで点群のフィルタリングを行う pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setLeafSize(1.0f, 1.0f, 1.0f); sor.filter(*filtered_cloud); // 点群の数を出力 printf("source cloud size = %d\n", cloud->size()); printf("filtered cloud size = %d\n", filtered_cloud->size()); // 元データ pcl::PointCloud::Ptr src_cloud = filtered_cloud; pcl::PolygonMesh polyMesh; // KdTreeを作成 pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); float epsilon = tree->getEpsilon(); tree->setEpsilon(0.01f); tree->setInputCloud(src_cloud); // 法線ベクトルの推定 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(src_cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(8); // 法線ベクトル格納用 pcl::PointCloud::Ptr norm(new pcl::PointCloud); ne.compute(*norm); // 座標と法線ベクトルの点群 pcl::PointCloud::Ptr clPosNormal(new pcl::PointCloud); pcl::concatenateFields(*src_cloud, *norm, *clPosNormal); // ↓今回のテスト対象 pcl::MarchingCubesHoppe mc; pcl::search::KdTree::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree); tree2->setInputCloud(clPosNormal); mc.setSearchMethod(tree2); mc.setInputCloud(clPosNormal); mc.setIsoLevel(0.0015); // 0.0 ～ 1.0 mc.setGridResolution(50, 50, 50); // 再構築 mc.reconstruct(polyMesh); // 点群のビューア pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); viewer.setBackgroundColor (0.0, 0.2, 0.6); // 原点に座標軸を追加 viewer.addCoordinateSystem(100.0, 0.0, 0.0, 0.0); // カメラ座標のセット double camPos[] = { 0.0, 60.0, 350.0 }; double camLookAt[] = { 0.0, 60.0, 0.0 }; double camUp[] = { 0.0, 1.0, 0.0 }; viewer.setCameraPose(camPos[0], camPos[1], camPos[2], camLookAt[0], camLookAt[1], camLookAt[2], camUp[0], camUp[1], camUp[2]); // ビューアに点群を追加 viewer.addPointCloud(filtered_cloud); // viewer.addPointCloud(cloud); // ビューアにポリゴンメッシュを追加 viewer.addPolygonMesh(polyMesh); while (!viewer.wasStopped ()) { viewer.spinOnce(10); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000)); } } int main(int argc, char** argv) { TestCloudViewer003(argv[1]); return 0; }