二维点云与MATLAB的几何

Question

我有一个无组织的点云，我想比较理想的CAD几何和对象的轮廓测量。例如，我有一个理想对象的CAD数据，我有一个像这样的点云;

如何比较这两个数据？我从CAD文件中知道，CAD数据属于直线或半径（弧），但是如何导出圆弧的半径误差或直线的长度误差？

我尝试用knnsearch组织数据，但结果并不令人满意。所以，我试图从一点开始绘制一条线（让我们说点1），我想要去下一个最近的点（让我们说点2）。如果Point 2的最近邻居是Point 1，那么转到Point 2的第二个最近点。该算法对我来说似乎不错，但结果也不令人满意。连接线与另一条边缘相同。

我还认为，我可能应该将CAD数据转换为点云，我必须将每个测量点与CAD点云上的最近点进行比较。我知道哪些点属于线，哪些点属于弧，我可以计算线或弧的平均误差。但我认为，线或弧的终点将是麻烦。我认为这些点的比较结果会有很大的错误。

另一方面，CAD几何和测量不会凸出并且总是完全覆盖。可以测量一些非凸几何形状。例如，您可以看到倒V形的测量值，缺少一些点。这是最糟糕的情况;

如果在测量不够时几何估计存在一些误差，我可以接受。

CPU负载对我来说也是重要的标准。有10.000个点，我想用i7处理器在20毫秒内完成滤波和几何匹配。

这个目标有没有强有力的解决方案？

Answer 1

好的，我正在回答我的问题。 Matlab具有computational geometry.

的内置函数 该模块的

Boundary function部分解决了我的问题。我可以将它用于非凸几何。对于凸几何，我通过简单的点对点来计算几何的中心点。然后，我通过atan2函数对所有点进行排序。

但我无法弄清楚如何找到几何形状。一种方法是使用CAD数据并迭代CAD数据中描述的几何图形，以最小化点云之间的最小平方误差。另一种方法是直接从点创建弧和线。我不会哪种方式更快更强大。