Python点云处理（二十）点云轮廓边界提取——基于邻域三角形距离算法_cloud compare轮廓线提取原理

0 简述

点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。扫描物体轮廓不仅包含位置和形状信息，而且可作为一种先验形状信息推断其结构以辅助三维模型重建，因此轮廓提取一直都是一个研究的热点。由于扫描对象形状复杂多样、点云数据具有分布不规则和密度不均等特性，以及传感器扫描模式不同和场景中其他地物遮挡等多种因素的影响，自动、准确地提取轮廓仍然具有较大的挑战。本篇通过一种基于邻域三角形距离算法介绍点云轮廓边界提取的实现。

1 点云轮廓提取原理

点云轮廓提取通过分析点云中每个点的邻域关系，提取点云表面的轮廓线。其原理主要包括以下几点：

• 邻域关系计算
  点云轮廓提取首先需要确定每个点的邻域，通常使用K近邻算法确定每个点最近的K个点。然后，通过计算邻域内点之间的距离和角度等信息，确定点云中每个点的曲率和法向量等特征。
• 轮廓线提取
  基于邻域关系计算得到点云中每个点的曲率和法向量等特征后，可以通过分析这些特征来提取点云的轮廓线。通常，点云轮廓线可分为两类：内部轮廓线和外部轮廓线。内部轮廓线通常指点云曲面中的边缘线，而外部轮廓线则是点云曲面与空间中其他对象的交界线。
• 优化处理
  提取出的轮廓线可能存在不同程度的误差和噪声，需要进行优化处理。通常采用平