范围3D地图可视化（与vtk？）

Question

我们有一个ZMap（又名深度图）图片，从激光和相机的3D三角测量中获得。我们知道每个像素的深度值和相机的分辨率（每个像素与以mm为单位的3d坐标相关联）。 我们的目标是将Zmap可视化为二维曲面，因此我们考虑创建一个点云，生成网格并使用一些3D库显示它 我们认为vtk可能是正确的选择，但我们遇到了一些问题。

首先我们尝试了无组织结构（vtkPolyData），通过3dDalaunay三角测量生成网格。 但是当点数<1时，代码正常工作。 50K。我们的3D重建由480k点组成，计算时间实际上太高了。

然后我们切换到有组织的（带连接的点）。恕我直言这个附加信息应该减少创建网格的计算时间，但我们无法理解如何创建一个＆＃34; vtkStructuredGrid＆＃34;并使用我们的Z值来提供它以获得2D网格表面。

这是正确的方法吗？有没有人从未尝试过这个？

提前致谢

Answer 1

如果您的点在2D网格中组织（扫描时），那么您不需要复杂和慢速的三角测量算法

1. 将点组织成2D表格/网格

   • 这样的事情：
   • 
   • 灰色方块是分数
   • 所以点x,y轴与表/网格u,v索引
   并行
   • 如果您的数据尚未以这种方式组织，则对点进行排序，以便
   • 存储类似：double pnt[maxU][maxV][3];
   • 如果x,y直接与网格对齐，那么您只需存储Z坐标以节省内存

2. <强> segmentate

   • 在3D扫描中，像这样组织起来很容易
   • 将所有相邻点连接在一起，Z坐标差小于阈值
   • 我图片中的彩色方块
   • 灰色点是超出范围Z坐标的背景
   • 所以添加如下结构：int obj[maxU][maxV];
   • 将所有背景/超出范围点设置为obj [u] [v] = - 1;
   • 使用(u*maxV+v)
   等唯一的obj索引设置其余部分
   • 现在处理每一行，如果附近的点靠近Z坐标，则重新索引其中一个（因此对象正在增长）
   • 完成后处理所有行并尝试合并reindex adjacen objects
   • 循环，直到没有合并为止
   • 这比基于洪水填充的分段更快（如果使用适当的加速结构进行线合并）

3. <强>三角测量

   • 处理四边形标签
   • 如果所有4个点都属于来自分段的相同对象，则将quad添加到网格
   • 如果只添加三角形（4种组合）
   • 如果1或2不添加任何内容
   • 结果是彩色区域