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pcfitcylinder

将圆柱体与三维点云拟合

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语法

模型= PCFitcylinder（Ptcloudin，Maxdistance）
型号= PCFitcylinder（Ptcloudin，Maxdistance，参考矢量）
型号= PCFitcylinder（Ptcloudin，Maxdistance，参考矢量，Maxangulardistys）
[型号，inlierindices，outerierindices] = PCFitcylinder（Ptcloudin，maxdistance）
［＿＿＿，意思= pcfitcylinder（ptcloudin，maxdistance）
［＿＿＿) = pcfitcylinder (＿＿＿，名称，价值）

描述

模型= pcfitcylinder（ptcloudin，Maxdistance.）将圆柱体与从嵌套点到圆柱体的最大允许距离的点云相匹配。该函数使用m估计样本一致性(MSAC)算法来寻找柱体。

模型= pcfitcylinder（ptcloudin，Maxdistance.，参考矢量）使用由1×3参考方向输入向量指定的附加取向约束将气缸拟合到点云。

模型= pcfitcylinder（ptcloudin，Maxdistance.，参考矢量，maxAngularDistance）另外指定允许的最大绝对角距离。

［模型，inlierIndices，uterierindices) = pcfitcylinder (ptcloudin，Maxdistance.）另外，返回点云输入中的内嵌点和离群点的线性索引。

［＿＿＿，meanError) = pcfitcylinder (ptcloudin，Maxdistance.）另外返回Inlier点到模型的距离的平均误差。

例子

［＿＿＿) = pcfitcylinder (＿＿＿，名称，价值）使用一个或多个指定的其他选项名称，价值对论点。

例子

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打开直播脚本

加载点云。

负载(“object3d.mat”）;

显示点云。

图pcshow (ptCloud)包含(“X (m)”）ylabel（“Y (m)”）Zlabel（'z（m）'） 标题（原始点云的）

图中包含一个坐标轴。具有标题原始点云的轴包含类型分散的对象。

设置气缸连接件的最大点到气缸的距离(5mm)。

maxDistance = 0.005;

设置感兴趣的区域以约束搜索。

ROI = [0.4,0.6，-inf，0.2,0.1，INF];sampleIndices = findPointsInROI (ptCloud roi);

设置方向约束。

referenceVector = [0, 0, 1];

检测圆柱体并通过指定内嵌点从点云中提取圆柱体。

(模型、inlierIndices) = pcfitcylinder (ptCloud maxDistance,．..referenceVector,'Samemindices'，样品暗物典）;PC = SELECT（PTCLOUD，INLIELINDICES）;

绘制提取的圆柱体。

图pcshow（PC）标题（“缸点云”）

图中包含一个坐标轴。标题圆柱点云的轴包含类型散射的对象。

打开直播脚本

加载点云。

负载(“object3d.mat”）;

显示点云。

图pcshow (ptCloud)包含(“X (m)”）ylabel（“Y (m)”）Zlabel（'z（m）'） 标题（'在点云中检测一个气缸'）

图中包含一个坐标轴。标题为“检测点云中的圆柱体”的轴包含一个散点类型的对象。

设置气缸连接件的最大点到气缸的距离(5mm)。

maxDistance = 0.005;

设置感兴趣的区域以约束搜索。

投资回报率=[0.4,0.6;负无穷,0.2,0.1,正);sampleIndices = findPointsInROI (ptCloud roi);

设置方向约束。

referenceVector = [0, 0, 1];

检测点云中的气缸并提取它。

模型= pcfitcylinder (ptCloud maxDistance referenceVector,．..'Samemindices'，样品暗物典）;

绘制气缸。

持有在情节（模型）

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2个类型散射，表面的物体。

输入参数

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点云，指定为apointcloud.目的。如果是正常的输入的财产ptCloud是空的，该功能填充了值，以满足拟合算法的要求。

从Inlier点到圆柱的最大距离，指定为标量值。指定与您正在使用的单位为点云的单位的距离。

数据类型：单|双倍的

参考方向，指定为1 × 3向量。

最大绝对角距离，指定为标量值。最大的角距离是在被拟合圆柱的方向和参考方向之间的度数。

名称值对参数

指定可选的逗号分隔的对名称，价值论点。的名字参数名和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

例子：'Samemindices'，[]．

输入点云中待采样点的线性指数，指定为逗号分隔对，由'SampleIndices'和列向量。空向量表示在RANSAC迭代拟合圆柱体时，所有点都是待采样的候选点。如果你指定了一个子集的点，这个函数通过只抽样子集中的那些点来拟合模型。提供分数子集可以通过减少试验次数而显著加快过程。可以使用findpointsinroi.方法的方法pointcloud.目的。

用于查找inliers的最大随机试验次数，指定为由“逗号分隔的配对”MaxNumTrials和一个正整数。为了提高输出的稳健性，请增加该值。然而，这样做会增加额外的计算。

查找最大嵌套数的百分比，指定为逗号分隔对，由'信心'和数字标量，在范围内（0 100）。为了提高输出的稳健性，增加此值。然而，这样做会增加额外的计算。

输出参数

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圆柱的几何模型，返回为Cylindermodel.目的。

输出模型的系数设置为零：

  • 输入点云没有包含足够的有效点。

  • 算法找不到足够的Inlier点。

输入点云中Inlier点的线性指标，作为列向量返回。

输入点云中的异常值的线性指标作为列向量返回。

Inlier点到模型的距离的平均误差，作为标量值返回。

算法

该函数返回描述圆柱体的几何模型。该函数使用m估计样本一致性(MSAC)算法来寻找柱体。MSAC算法是RANdom SAmple Consensus (RANSAC)算法的一种变体。

拟合算法pcfitcylinder函数需要点云法线。因此,如果正常的属性为空时，函数将填充它。当函数填充正常的属性，它使用6个点来适合本地圆柱体。如果六个点不工作和拟合失败，考虑调用Pcnormals.功能使您能够选择要使用的点数。

参考

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。

扩展功能

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使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

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与Matlab引入深度学习

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