【图像处理】从点云数据中提取边界(识别和追踪)(Matlab代码实现)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【图像处理】从点云数据中提取边界(识别和追踪)(Matlab代码实现)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 👨‍🎓个人主页:研学社的博客 

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解


💥1 概述

从建筑的点集中生成直线建筑轮廓通常分为三个步骤。首先确定构成建筑轮廓的边界。然后从边缘开始跟踪一系列点来定义建筑边界。最后,从点的序列中生成线条,并进行调整以形成规则的建筑轮廓。现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节,单独识别形状内的“洞”,适当的边界跟踪,以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。本文针对这三个步骤提出了新的解决方案。通过使用输入数据中的最大点对点距离,识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘,并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段,准确获取每个段的点序列,并在必要时将它们合并,以生成每个形状的单一边界。正则化步骤提出了一种改进的角线提取算法,并根据自动确定的建筑物主方向对提取的线进行调整。为了评价其性能,还提出了一种将提取的建筑轮廓线与参考轮廓线进行角对应的评价系统。实验结果表明,即使在低密度输入数据中,所提出的解决方案也能保持建筑边界的细节,并提供较高的基于像素的完整性和几何精度。


1) 从输入点集中分别提取(识别和跟踪)外部边界和内部边界,

2) 处理任何类型的输入点集,

3) 从大型和/或密集点集的每个子集中单独提取边界。可以分割原始输入点集(用户定义如何分割),然后可以从组合的子集边界中提取(内部和外部)边界。这大大降低了大型和/或密集点集的计算成本。

这些算法还能够在单个输入数据集中为多个对象提取多个边界。在这种情况下,两个对象之间的距离应至少是输入点云中最大点对点距离的 2 倍。

详细文章见第4部分。

📚2 运行结果

点云 识别,图像处理(Matlab代码及讲解),图像处理,人工智能

部分代码:

function [bndry bndryin] = delaunay_boundary02_fig(X,Fd,Plns)

[bndry E Ne] = find_delaunay_boundary03(X,Fd);
%Fd = Fd-0.2;

aThresh = 22.5/2; %standard 45 degree
dFd = 2*Fd;
msd = dFd*dFd;
msd1 = Fd*Fd;

(Ner(j,k) > 1 || Ner(k,j) > 1)) ||...
                                    (chk2(1,1) == 0 && chk2(2,1) == 0 && (Ner(j,k) > 0 || Ner(k,j) > 0)))%if (j,k) is from the same plane j,k should not be the consecutive points along plane boundary
                                if j < k
                                    Ner(j,k) = Ner(j,k)-1;
                                    Q = [Q; [j k chk2(2,1)]];                                
                                else
                                    Ner(k,j) = Ner(k,j)-1;
                                    Q = [Q; [k j chk2(2,1)]];
                                end
                                %plot([X(j,1) X(k,1)], [X(j,2) X(k,2)],'-b'); hold on; 
                                if Ner(j,k) == 0 && Ner(k,j) == 0
                                    here = 1;
her vertics with edge (i,j)
                    for v = 1:size(vs,2)
                        here = 1;
                        k = vs(1,v);                          

                        %for edge (i,k)
                        %check if (i,k) is already in Q
                        chk2 = checkEdgeInGaps03(X,i,k,Plns); %check if the edge (i,k) is within a gap in between two planes
                        %if chk2 == 1
                        fik = 0;
                        if size(Q,1)>0
                            if sum(Q(:,1) == i & Q(:,2) == k) == 1 || sum(Q(:,1) == k & Q(:,2) == i) == 1
                                %it is alreday inlcuded into a previous
                                %iteration, so do not add it anymore
                                %Er(i,k) = 0;
                                %Er(k,i) = 0;
                                %Ner(i,k) = 0;
                                %Ner(k,i) = 0;
                                %plot([X(i,1) X(k,1)], [X(i,2) X(k,2)],'-m'); hold on;
                                fik = 1;
                            end
                        end
                        if fik == 0 && (Ner(i,k) == 2 || Ner(k,i) == 2) %&& (chk2(1,1) == 1 ||...
                                    %(chk2(1,1) == 0 && chk2(2,1) == 1 && (Ner(i,k) > 1 || Ner(k,i) > 1)) ||...

                                [mn id] = min(dks);
                                k = k(1,id);

        end

        else
            Q = [];
            Qactive = [];
        end
        B = [];
        while size(Q,1)>0
            found = 0;
            for qc = 1:size(Q,1)
                q = Q(qc,1);%struct number
                if Qactive(qc,1) == 1%if this sturct is not marked inactive
                    found = 1;
                    break;
                end
            end
            if found == 0
                Q = [];
                Qactive = [];
                break;
            end
            e = S{q}.f1;%starting edge
            pv = e(1,1);%previous and current vertices
            cv = e(1,2);
            plot([X(pv,1) X(cv,1)], [X(pv,2) X(cv,2)],'-g', 'linewidth', 2); hold on;
            PVs = pv;%previous vertics, which are left column of S{q}.f1
            %explore the current struct
            while(1)
                vs = find(Er(cv,:) == 1); %all vertices that are connected to cv
                %find all vertices, other than pv, which are along boundary (remove non
                %boundary vertices
                bv = [];
                if cv == 1628 || cv == 156
                    here = 1;
                end
                for m = 1:size(vs,2)
                    k = vs(1,m);

                            if fv > 0
                                break;
                            end
                        end
                        if fv > 0% a new edge is found
                            count = count+1;
                            S{count} = s;
                            El = [El;[i j count 1]];
                            chkV(i,j) = 0;
                            chkV(j,i) = 0;
                            is = i;
                            js = j;
                            Q = [Q;count];%queue for structs to explore
                            Qactive = [Qactive; 1];
                        end
                    end
                    break;
                elseif size(bv,1) == 1
                    %only 1 option, so go forward tracking boundary
                    k = bv(1,1);

                    chkV(cv,k) = 0;
                    chkV(k,cv) = 0;

                    S{q}.f1 = [S{q}.f1; [cv k]];%update edge list for S{q}
                    S{q}.f2 = [S{q}.f2; k];%update vertices list for S{q}
                    El = [El; [cv k q size(S{q}.f1,1)]];
                    pv = cv;
                    cv = k;
                    plot([X(pv,1) X(cv,1)], [X(pv,2) X(cv,2)],'-m', 'linewidth', 2); hold on;

                    if cv == 2935
                        here = 1;
                    end

                    PVs = [PVs;pv];            
                    if sum(PVs == cv)==1 %current vertext has already been visited in an earlier iteration, possibly a loop, so break
                        %self-loop! Update B
                        loopid = find(PVs == cv);
                        B = [B; [q size(S{q}.f1,1) q loopid]];%record the boundary
                        S{q}.f3 = [S{q}.f3; q];%update child list (a previuos paranet becomes a child, so a loop)
                        break;
                    end
                    %{
                    Vi(end,1) = k;
                    Vc = [Vc; pv];
                    if k == fv % aboundary is found
                        Vi = [];
                        Vc = [Vc; fv];
                        count = count + 1;
                        Vb{count,1} = Vc;
                        Vc = [];
                    end
                    %}            
                else%more than one option, generate new structs to explore latter
                    for l = 1:size(bv,1)
                        k = bv(l,1);

                        chkV(cv,k) = 0;
                        chkV(k,cv) = 0;

                        count = count+1;
                        %create a new struct and set q as a parent of new, and new
                        %as a child of q
                        S{count} = struct('f0', q, 'f1', [cv k], 'f2', [cv;k], 'f3', []);
                        El = [El; [cv k count 1]];
                        S{q}.f3 = [S{q}.f3; count];
                        Q = [Q; count]; 
                        Qactive = [Qactive; 1];
                    end
                    break;
                end
            end

            if size(Q,1) > qc
                Q = Q(qc+1:end,:);
                Qactive = Qactive(qc+1:end,:);
                if sum(Qactive,1) == 0
                    Q = [];
                    Qactive = [];
                end
            end

            if size(Q,1) <= qc || size(Q,1) == 0
                Q = [];
                Qactive = [];

                %look for another boundary edge, if any
                    fv = 0;
                    bm = (Er & chkV) & (Ner == 1);
                    hasB = sum(sum(bm));
                    if hasB > 0
                        for i = is:nP
                            for j = js:nP
                                if i < j && bm(i,j)
                                    s = struct('f0', [], 'f1', [i j], 'f2', [i;j], 'f3', []);%f0: parent struct, f1: edges, f2: vertices list, f3: children structs
                                    fv = i;%first vertex
                                    cv = j;%current vertex
                                    pv = i;%previous vertex

                                    %show
                                    %plot(X(fv,1), X(fv,2), 'og'); hold on;
                                    %plot(X(pv,1), X(pv,2), 'sy'); hold on;
            while(cur_num ~= first_num)%if they are different
                %then backtrach the edges and nodes
                cur_num = S{last_num}.f0; %take parents
                if size(cur_num,1) == 0 || sum(sids1 == cur_num) == 1
                    %the first sturcture was visited in previous iteration and it does not have a parent (cur_num is empty),
                    % or cur_num is alreday a visited strcuture, so break the loop
                    found = 0;
                    break;
                end
                if cur_num == first_num%loop found, so break the loop
                    joints = [joints; size(bids1,1)];
                    bids1 = [[S{first_num}.f1(first_num_edges:end,:) S{first_num}.f2(first_num_edges:end-1,:)]; bids1];
                    sids1 = [sids1;first_num];
                else
                    joints = [joints; size(bids1,1)];
                    bids1 = [[S{cur_num}.f1 S{cur_num}.f2(1:end-1,:)]; bids1];
                    sids1 = [sids1;cur_num];
                    last_num = cur_num;
                end
            end

            %check joints if they confirm a loop
            if found == 1
                fJoint = 1;
                for j = 1:size(joints,1)
                    jid = joints(j,1);
                    if bids1(jid,2) ~= bids1(jid+1,1)
                        fJoint = 0;
                        break;
                    end
                end
                if cur_num == first_num && fJoint == 1 && bids1(1,1) == bids1(end,2)
                    bcount = bcount + 1;
                    bids{bcount} = bids1;
                    sids{bcount} = sids1;

                    plot(X(bids1(:,1),1),X(bids1(:,1),2),'-c', 'linewidth', 2); hold on;
                end
            end
        end
        end%if bigWholeFound == 1 
    end
    bndryin{bn} = bids;
end

end

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]M. Awrangjeb, "Using point cloud data to identify,trace, and regularize the outlines of buildings" International Journal of Remote Sensing, Volume 37, Issue 3, February 2016, pages 551-579;文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-630106.html

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

到了这里,关于【图像处理】从点云数据中提取边界(识别和追踪)(Matlab代码实现)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 图像处理技术:数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割

    是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分 成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致 性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同 分割出来的区域应该同时满足:  (1)分割出来的图像区域的均匀性和连通性。 • 均匀性是指该

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • 二维图像处理到三维点云处理

    下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。 特点/区别/联系 OpenCV PCL 英文全称 Open Source Computer Vision Library Point Cloud Library 语言 C++、Python、Java C++ 功能 图像处理(图像处理和分析、特征提取和描述、图像识别和分类、目标检测和跟踪等)、计算机视觉 点云处理(点云处

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • (数字图像处理MATLAB+Python)第十章图像分割-第一、二节:阈值分割和边界分割

    图像分割 :在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些目标感兴趣,这些目标通常对应图像中具有特定性质的区域。图像分割是指把一幅图像分成不同的具有特定性质区域的图像处理技术,将这些区域分离提取出来,以便进一步提取特征和理解 图像分割方法多种

    2024年02月16日
    浏览(62)
  • 自学SLAM(6)相机与图像实践:OpenCV处理图像与图像拼接(点云)

    如果写过SLAM14讲第一次的作业,或者看过我之前的运行ORB_SLAM2教程应该都安装过OpenCV了,如果没有安装,没关系,可以看我之前的博客,里面有如何安装OpenCV。 链接: 运行ORB-SLAM2(含OpenCV的安装) 让我们先来看一段代码,学习一下OpenCV的函数调用。 改代码中,演示了如下几

    2024年02月06日
    浏览(40)
  • (数字图像处理MATLAB+Python)第十一章图像描述与分析-第五、六节:边界描述和矩描述

    A:概述 边界链码 :是一种用于图像处理和计算机视觉领域的技术,主要用于 描述二进制图像中物体的轮 廓。边界链码通过将轮廓转化为一系列有序的连续像素点来表示。边界链码的基本思想是 从图像中选择一个起始点,然后按照一定的顺序遍历相邻像素,将它们连接起来

    2024年02月10日
    浏览(61)
  • 【图像处理】SIFT角点特征提取原理

            提起在OpenCV中的特征点提取,可以列出Harris,可以使用SIFT算法或SURF算法来检测图像中的角特征点。本篇围绕sift的特征点提取,只是管中窥豹,而更多的特征点算法有: Harris Stephens / Shi–Tomasi 角点检测算法 Förstner角点检测器; 多尺度 Harris 算子 水平曲线曲率法

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • 计算机图像处理—HOG 特征提取算法

    1. 实验内容 本实验将学习HOG 特征提取算法。 2. 实验要点 HOG 算法 HOG 算法有效的原因 创建 HOG 描述符 HOG 描述符中的元素数量 可视化 HOG 描述符 理解直方图 3. 实验环境 Python 3.6.6 numpy matplotlib cv2 copy 简介 正如在 ORB 算法中看到的,我们可以使用图像中的关键点进行匹配,以检

    2024年02月09日
    浏览(52)
  • Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 视频图像处理基础操作 之 视频捕获/存储/提取/合成/合并

    目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 视频图像处理基础操作 之 视频捕获/存储/提取/合成/合并 一、简单介绍 二、视频处理流程和原理 三、视频的捕获和存储 四、提取视频中的某些帧 五、将图片合成为视频 六、多个视频合并 Python是一种跨平台的计算机程序设计

    2024年04月10日
    浏览(118)
  • 【图像处理】CCL算法--二值图的连通域提取

    https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling 目录 一、说明 二、连通性是拓扑模型 2.1 拓扑连通定义 2.2 道路连通

    2024年02月05日
    浏览(56)
  • YOLOv5图像和视频对象生成边界框的目标检测实践(GPU版本PyTorch错误处理)

    识别图像和视频里面的对象,在计算机视觉中是一个很重要的应用,比如无人驾驶,这个就需要实时的检测到周边环境的各种对象,并及时做出处理。目标检测在以往的文章中有重点讲解过几种,其中 Faster R-CNN的源码解读,本人做了一个系列 ,有兴趣的可以查阅: MXNet的F

    2024年02月11日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包