简单平面点云的内外侧轮廓提取

原点云如图所示：

外侧轮廓提取用的方法是经纬线扫描法，全轮廓提取的方法是alpha shapes算法（点云边界提取方法总结），从全轮廓中剔除外侧轮廓得到内侧轮廓。

alpha shapes算法轮廓提取结果：

经纬线扫描法轮廓提取结果：

内侧轮廓：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/surface/concave_hull.h>void BoundaryExtraction1(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_boundary, int resolution)
{pcl::PointXYZ px_min = *std::min_element(cloud->begin(), cloud->end(), [](pcl::PointXYZ pt1, pcl::PointXYZ pt2) {return pt1.x < pt2.x; });pcl::PointXYZ px_max = *std::max_element(cloud->begin(), cloud->end(), [](pcl::PointXYZ pt1, pcl::PointXYZ pt2) {return pt1.x < pt2.x; });float delta_x = (px_max.x - px_min.x) / resolution;float min_y = INT_MAX, max_y = -INT_MAX;std::vector<int> indexs_x(2 * resolution);std::vector<std::pair<float, float>> minmax_x(resolution, { INT_MAX,-INT_MAX });for (size_t i = 0; i < cloud->size(); ++i){int id = (cloud->points[i].x - px_min.x) / delta_x;if (cloud->points[i].y < minmax_x[id].first){minmax_x[id].first = cloud->points[i].y;indexs_x[id] = i;}else if (cloud->points[i].y > minmax_x[id].second){minmax_x[id].second = cloud->points[i].y;indexs_x[id + resolution] = i;}}pcl::PointXYZ py_min = *std::min_element(cloud->begin(), cloud->end(), [](pcl::PointXYZ pt1, pcl::PointXYZ pt2) {return pt1.y < pt2.y; });pcl::PointXYZ py_max = *std::max_element(cloud->begin(), cloud->end(), [](pcl::PointXYZ pt1, pcl::PointXYZ pt2) {return pt1.y < pt2.y; });float delta_y = (py_max.y - py_min.y) / resolution;float min_x = INT_MAX, max_x = -INT_MAX;std::vector<int> indexs_y(2 * resolution);std::vector<std::pair<float, float>> minmax_y(resolution, { INT_MAX,-INT_MAX });for (size_t i = 0; i < cloud->size(); ++i){int id = (cloud->points[i].y - py_min.y) / delta_y;if (cloud->points[i].x < minmax_y[id].first){minmax_y[id].first = cloud->points[i].x;indexs_y[id] = i;}else if (cloud->points[i].x > minmax_y[id].second){minmax_y[id].second = cloud->points[i].x;indexs_y[id + resolution] = i;}}pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xboundary(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::copyPointCloud(*cloud, indexs_x, *cloud_xboundary);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_yboundary(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::copyPointCloud(*cloud, indexs_y, *cloud_yboundary);*cloud_boundary = *cloud_xboundary + *cloud_yboundary;
}void BoundaryExtraction2(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_boundary, double alpha)
{pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull;chull.setInputCloud(cloud); chull.setAlpha(alpha); chull.reconstruct(*cloud_boundary);
}int main(int argc, char* argv[])
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_boundary1(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_boundary2(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_boundary3(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud);BoundaryExtraction1(cloud, cloud_boundary1, 200); //经纬线扫描法pcl::io::savePCDFile("boundary1.pcd", *cloud_boundary1);BoundaryExtraction2(cloud, cloud_boundary2, 3); //alpha shapes算法pcl::io::savePCDFile("boundary2.pcd", *cloud_boundary2);//求cloud_boundary2-cloud_boundary1pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);kdtree->setInputCloud(cloud_boundary1);std::vector<int> pointIdxRadiusSearch;std::vector<float> pointRadiusSquaredDistance;std::vector<int> indices;float radius = 3;for (size_t i = 0; i < cloud_boundary2->size(); i++){if (kdtree->radiusSearch(cloud_boundary2->points[i], radius, pointIdxRadiusSearch, pointRadiusSquaredDistance) > 0){indices.push_back(i);}}pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud3(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);for (size_t i = 0; i < cloud_boundary2->size(); i++){if (find(indices.begin(), indices.end(), i) == indices.end())cloud_boundary3->push_back(cloud_boundary2->points[i]);}pcl::io::savePCDFile("boundary3.pcd", *cloud_boundary3);return EXIT_SUCCESS;
}

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