PCL源码分析：Ear Clipping三角化算法（阅读经典）

Posted 2023-04-12 大鱼BIGFISH

文章目录

• 一、简介
• 二、源码分析
• 参考资料

一、简介

该算法是一个多边形三角化的算法，多边形的一个顶点和它相邻两个顶点可以组成一个三角形，如果这个三角形内部不存在这个多边形的其他顶点，那么就可以把这个由该顶点及其相邻点组成的三角形当做一个“耳朵”，沿着这两个相邻顶点切下这个“耳朵”，然后重复上述的这个操作，直到这个多边形只剩3个顶点。这样，就可以把这个多边形完全分解为三角形。

二、源码分析

在了解了上述算法的大致思路之后，我们可以仔细看一下PCL中关于该算法的实现过程：

源代码文件：ear_clipping.cpp

void
pcl::EarClipping::triangulate (const

使用 PCL OctreePointCloudVoxelCentroid 栅格化点云

【中文标题】使用 PCL OctreePointCloudVoxelCentroid 栅格化点云

【英文标题】：Rasterize pointcloud with PCL OctreePointCloudVoxelCentroid

【发布时间】：2021-06-11 12:10:28

【问题描述】：

我尝试通过 PCL::OctreePointCloudVoxelCentroid 栅格化 X-0-Z 点云，以便之后在点云上使用一些图像处理算法。但输出不是我所期望的。如果至少一个点在一个盒子里，我想要轴对齐八叉树中每个盒子的质心。八叉树的边界框应该很好定义。 对于测试，我使用 4 个点： (-1.8000000 1 -1.8000000) (-1.4000000 1 -1.4000000) (-0.5000000 1 0.4000000) (0.4000000 1 1.8000000)

我使用的代码：

pcl::octree::OctreePointCloudVoxelCentroid<pcl::PointXYZ> octree (1.0f);
octree.defineBoundingBox(-2.0,-1.5,-2.0,2.0,2.5,2.0);
octree.setInputCloud (fourpoints);
octree.addPointsFromInputCloud ();

黑色：原点；红色：算法输出；绿色：想要​​的点。 算法输出：坐标(-1.6 1 -1.6)(-0.5 1 0.4)(0.4 1 1.8)

【参考方案1】：

OctreePointCloudOccupancy 而不是 OctreePointCloudVoxelCentroid 解决了我的问题。