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pcfitcylinder

3次元次元点群へへののの

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构文

型号= PCFitcylinder（Ptcloudin，maxdistance）
型号= PCFitcylinder（Ptcloudin，Maxdistance，参考矢量）
模型= pcfitcylinder (ptCloudIn maxDistance、referenceVector maxAngularDistance)
(模型、inlierIndices outlierIndices) = pcfitcylinder (ptCloudIn maxDistance)
[___，意思= pcfitcylinder（ptcloudin，maxdistance）
[___] = pcfitcylinder（___、名称、值)

说明

模型= pcfitcylinder（ptcloudin那Maxdistance.的）は，インライア点から円柱の最最许容距离がれているに円柱近似しますますししますますますます。

模型= pcfitcylinder（ptcloudin那Maxdistance.那参考矢量的）は1行3列の基準方向入力ベクトルによって追加の方向の制約が指定されている点群に円柱を近似します。

模型= pcfitcylinder（ptcloudin那Maxdistance.那参考矢量那maxangulardistance.的）は,最大許容絶対角距離を追加で指定します。

[模型那inlierindices那upierIndices.] = pcfitcylinder（ptcloudin那Maxdistance.的）は,点群入力のインライア点と外れ値点の線形インデックスを追加で返します。

[___那意思是] = pcfitcylinder（ptcloudin那Maxdistance.的）は，インライア点からモデルまで距离の平等误差误差追でで返します。

例

[___] = pcfitcylinder（___那名称，价值的）は，1つ以上の名称，价值ペアの引数によって指定された追加オプションを使用します。

例

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ライブスクリプトを开く

点群を読み込みます。

加载（'Object3d.mat'）;

点群を表示します。

图pcshow（ptcloud）xlabel（'x（m）') ylabel ('y（m）'）Zlabel（'z（m）'） 标题（'原始点云'的）

图中包含一个坐标轴。标题原始点云的轴包含类型分散的对象。

円柱円柱似用に点円柱までの最大（5 mm）ををします。

maxdistance = 0.005;

关联领域领域を设定して探索范囲を制制制し

ROI = [0.4,0.6，-INF，0.2,0.1，INF];Sampleindices = FindPointsinroi（Ptcloud，ROI）;

方法

参考矢量= [0,0,1];

インライア点を指定して，円柱を検出し，点群から抽出します。

[型号，inlierindices] = pcfitcylinder（ptcloud，maxdistance，......参考矢量，'Samemindices'，样品indices）;PC = SELECT（PTCLOUD，INLIELINDICES）;

抽出した円柱をプロットますます。

图pcshow（PC）标题（'气缸点云'的）

图中包含一个坐标轴。标题为“圆柱体点云”的轴包含一个散点类型的对象。

ライブスクリプトを开く

点群を読み込みます。

加载（'Object3d.mat'）;

点群を表示します。

图pcshow（ptcloud）xlabel（'x（m）') ylabel ('y（m）'）Zlabel（'z（m）'） 标题（'在点云中检测圆柱'的）

图中包含一个坐标轴。具有标题的轴检测点云中的圆柱体包含类型散射的物体。

円柱円柱似用に点円柱までの最大（5 mm）ををします。

maxdistance = 0.005;

关联领域领域を设定して探索范囲を制制制し

ROI = [0.4,0.6; -inf，0.2; 0.1，INF];Sampleindices = FindPointsinroi（Ptcloud，ROI）;

方法

参考矢量= [0,0,1];

点群点群で円柱をを検出て抽出しし

型号= PCFitcylinder（PTCloud，MaxDistance，参考矢量，......'Samemindices'，样品indices）;

円柱をプロットします。

抓住在绘图（模型）

图中包含一个坐标轴。带标题的轴检测点云中的圆柱体包含2个散射，表面的物体。

入力数

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点群。pointcloud.オブジェクトとして指定します。能力Ptcloud.の普通的〖〗



データ型:单身的|双倍的

基于3次のベクトル指定しますし。

最大绝対角距离。スカラー大角指定し。

名称とと値ののペアの

オプションの引数名称，价值のコンマ区切りペアを指定します。姓名は数名で，价值は対応する値です。姓名は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

例：'Samemindices'那[]。

入力点群でサンプリングする点の线インデックス。'Samemindices.'と列ベクトルで构成されるコンマ区切りのペアとして指定します。空ベクトルの场合は，円柱を近似するRANSAC反复ですべての点がサンプリングの候补になります。点のサブセットを指定すると，关数はそれらそれらのサンプリングしてモデル近似しをすると点近似サブセットを指定ととのみのサブセットをするとと近似のを指定するとのみ近似のサンプリングしととのみのサンプリングサブセットてとのみをのサブセットサブセット内ののみをのサブセットサブセット内ののみのみをサンプリングして点のみのみをサンプリングサンプリングしのみのみををサンプリングサブセットのみのみををしししのみ近似ししし近似近似ししししし近似しししと点近似サブセットサブセットをするとpointcloud.オブジェクトのfindPointsInROIメソッドを使用してインデックスベクトルを生成できます。

インライアを検出するためのランダム試行の最大回数。maxnumtrial'と正の数量で构のとして指定し切りの出ロバストををますしかし，この値を増やしますにはは。

最大数のインライアの検出の割合。”信心'と（0 100）ののの数码スカラーででのペアとして指定しし切りののロバスト性ををししかしににははしかしはしかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかししかしlします。

出力数

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円柱円柱の几何的モデル。cylinderModelオブジェクトとして返されます。

出力モデルの系数は，以下の场合にゼロに设定します。

  • 入力点群に十分な有效な点が含まれていない。

  • アルゴリズムが十分なインライア点を検出できない。

入入点形インデックス。

入ベクトルとしてれインデックス。

インライア点からモデルの距离距离平等误差。

アルゴリズム

关关は，円柱円柱を表す几何的をを返しますます返し，M估计样本共识（MSAC）アルゴリズムアルゴリズム使使しして円柱検出ししししししますますますますますますますますますますますますしします。随机样本共识（RANSAC）アルゴリズムアルゴリズムバリアントです。

关节有关部pcfitcylinderのの近似アルゴリズムに，点群の法が必要です。そのその，入力点のの普通的プロパティが空の場合,関数がそれを指定します。関数が普通的プロパティを指定するとき，6个の点を使使し局所円柱への近似いますます.6个の点が机能せ，近似近似失败する场は，近似近似失败するするは，近似近似失败场合，使する点はを选択关键pcnormalsを呼び出すことを検讨します。

参照

Torr, P. H. S.和A. Zisserman。“MLESAC:一种新的用于估计图像几何的鲁棒估计器”。计算机视觉与图像理解。78卷，第1期，2000年4月，138-156页。

拡張機能

C / C ++コード生成
MATLAB®Coder™をを使てcおよびc ++コード生成しし。

参考

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トピック

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