点云套索选取系统及方法专利检索-包围盒电脑图像专利检索查询-专利查询网

点云套索选取系统及方法

阅读：1021发布：2020-11-25

专利汇可以提供点云套索选取系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种点云套索选取系统及方法，应用于计算机装置中。该方法包括步骤：从数据库中读取一个点云文件，将点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制成三维点云图像；将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标来将三维点云图像转化成平面点云图像；根据选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围；获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒；判断包围盒内每一个像素点是否在多边形内；将多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色。实施本发明，能够在点云图像中有效准确选取各种形状、各种大小区域中的像素点进行操作。，下面是点云套索选取系统及方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种点云套索选取系统，运行于计算机装置中，该计算机装置连接有数据库，其特征在于，所述的点云套索选取系统包括：
点云图像绘制模块，用于从数据库中读取一个点云文件，将该点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制到图形处理系统中来形成一幅由多个像素点组合成的三维点云图像；
坐标转换模块，用于根据世界坐标系与平面坐标系的相互转换算法将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标来将三维点云图像转化成平面点云图像；
套索选中模块，用于根据用户选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围；
像素点判断模块，用于获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒，并判断所述包围盒内每一个像素点是否在多边形内；以及
颜色处理模块，用于若所述的像素点在多边形内，则将该多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色。
2.如权利要求1所述的点云套索选取系统，其特征在于，所述的像素点判断模块还用于计算所述包围盒的水平坐标值和垂直坐标值的最大最小值，以及通过检查平面点云图像中每一个像素点的水平坐标及垂直坐标值是否在对应的最大最小值范围内来判断像素点是否在包围盒内。
3.如权利要求2所述的点云套索选取系统，其特征在于，若所述的像素点在包围盒之外或在多边形之外，所述的处理模块则对该像素点不作任何颜色处理。
4.如权利要求1所述的点云套索选取系统，其特征在于，所述的判断包围盒内每一个像素点是否在多边形内包括步骤：
获取所述包围盒内的每一个像素点；
在每一个像素点对应的位置画一条X轴正方向的射线；
根据射线与多边形的交点个数来判断该像素点是否在多边形内；
若所述像素点对应的射线与多边形的交点个数为奇数个，则判定该像素点在多边形内；
若所述像素点对应的射线与多边形框的交点个数为零个或偶数个，则判定该像素点在多边形之外。
5.如权利要求1所述的点云套索选取系统，其特征在于，所述的多边形套索操作是指用鼠标左键沿点区域边缘边前进边单击，就会产生一个个直线相连的锚点，当鼠标首尾连接并出现一个个圆点时，单击鼠标左键即产生闭合选区的多边形。
6.一种点云套索选取方法，应用于计算机装置中，该计算机装置连接有数据库，其特征在于，该方法包括步骤：
从数据库中读取一个点云文件，将该点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制到图形处理系统中来形成一幅由多个像素点组合成的三维点云图像；
根据世界坐标系与平面坐标系的相互转换算法将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标来将三维点云图像转化成平面点云图像；
根据用户选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围；
获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒；
判断所述包围盒内每一个像素点是否在多边形内；以及
若所述的像素点在多边形内，则将该多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色。
7.如权利要求6所述的点云套索选取方法，其特征在于，该方法还包括步骤：
计算所述包围盒的水平坐标值和垂直坐标值的最大最小值；以及
通过检查平面点云图像中每一个像素点的水平坐标及垂直坐标值是否在对应的最大最小值范围内来判断像素点是否在包围盒内。
8.如权利要求7所述的点云套索选取方法，其特征在于，该方法还包括步骤：
若像素点在所述的包围盒之外，则对该包围盒之外的像素点不作任何颜色处理；以及若像素点在所述的多边形之外，则对该多边形之外的像素点不作任何颜色处理。
9.如权利要求6所述的点云套索选取方法，其特征在于，所述的判断包围盒内每一个像素点是否在多边形内的步骤包括：
获取所述包围盒内的每一个像素点；
在每一个像素点对应的位置画一条X轴正方向的射线；
根据射线与多边形的交点个数来判断该像素点是否在多边形内；
若所述像素点对应的射线与多边形的交点个数为奇数个，则判定该像素点在多边形内；
若所述像素点对应的射线与多边形框的交点个数为零个或偶数个，则判定该像素点在多边形之外。
10.如权利要求6所述的点云套索选取方法，其特征在于，所述的多边形套索操作是指用鼠标左键沿点区域边缘边前进边单击，就会产生一个个直线相连的锚点，当鼠标首尾连接并出现一个个圆点时，单击鼠标左键即产生闭合选区的多边形。

说明书全文

点云套索选取系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种点云处理系统及方法，特别是关于一种点云套索选取系统及方法。

背景技术

[0002] 扫描设备扫描出来的数据一般都是三维点云的数据，而且因为受扫描设备、光照、环境、产品等因素的影响，扫描出来的产品图像经常会存在很多杂点，导致图片轮廓不清晰。这样对图像的检测处理增加很大的难度，而且还会导致检测处理出来的数据精度低，误差大。在点云处理系统中，如果没有能够自由选择点区域的方法，就不能较好的检测和处理点云图像，这样对图像的处理就没有意义。在现有点云处理系统中，只有简单选择图像的方法或只能选择小区域的方法，如矩形选择框及简单的矩形区域；不能用同一种方法实现大小范围的选中，对不同大小的范围进行选中时要转换不同的方法，其操作繁琐；仅能对简单几何元素进行处理，如三角形、四边形，无法对复杂形状的区域进行处理。

发明内容

[0003] 鉴于以上内容，有必要提供一种点云套索选取系统及方法，能够在点云图像中有效准确选取各种形状、各种大小区域中的像素点进行操作，以便消除点云图像中的杂点来得到产品轮廓图像。

[0004] 所述的点云套索选取系统运行于计算机装置中，该计算机装置连接有数据库。该点云套索选取系统包括：点云图像绘制模块，用于从数据库中读取一个点云文件，将该点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制到图形处理系统中来形成一幅由多个像素点组合成的三维点云图像；坐标转换模块，用于根据世界坐标系与平面坐标系的相互转换算法将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标来将三维点云图像转化成平面点云图像；套索选中模块，用于根据用户选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围；像素点判断模块，用于获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒，并判断所述包围盒内每一个像素点是否在多边形内；颜色处理模块，用于若所述的像素点在多边形内，则将该多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色。

[0005] 所述的点云套索选取方法应用于计算机装置中，该计算机装置连接有数据库。该方法包括步骤：从数据库中读取一个点云文件，将该点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制到图形处理系统中来形成一幅由多个像素点组合成的三维点云图像；根据世界坐标系与平面坐标系的相互转换算法将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标来将三维点云图像转化成平面点云图像；根据用户选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围；获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒；判断所述包围盒内每一个像素点是否在多边形内；若所述的像素点在多边形内，则将该多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色。

[0006] 相较于现有技术，本发明所述的点云套索选取系统及方法能够在点云图像中有效准确选取各种形状、各种大小区域中的像素点进行操作，以便消除点云图像中的杂点来得到产品轮廓图像。附图说明

[0007] 图1是本发明点云套索选取系统较佳实施例的运行环境示意图。

[0008] 图2是本发明点云套索选取方法较佳实施例的流程图。

[0009] 图3是利用套索选中像素点区域的多边形框的示意图。

[0010] 图4是确定多边形框内像素点的最大包围盒的示意图。

[0011] 图5是判断每一像素点是否在多边形内的示意图。

[0012] 主要元件符号说明

[0013] 计算机装置 1

[0014] 点云套索选取系统 10

[0015] 点云图像绘制模块 101

[0016] 坐标转换模块 102

[0017] 套索选中模块 103

[0018] 像素点判断模块 104

[0019] 颜色处理模块 105

[0020] 存储设备 11

[0021] 处理器 12

[0022] 显示设备 13

[0023] 数据库 2

具体实施方式

[0024] 参阅图1所示，是本发明点云套索选取系统较佳实施例的运行环境示意图。在本实施例中，所述的点云套索选取系统10安装并运行于计算机装置1中，该计算机装置1还包括，但不仅限于，存储设备11、处理器12及显示设备13。该计算装置1安装有操作系统(例如Windows操作系统或Linux操作系统)以及各种应用系统(例如CAD等图形处理软件)。所述的计算机装置1可以为一种个人计算机(PC)、工作站计算机(Workstation computer)、笔记本计算机(Notebook)、服务器(Server)或者其他电子计算装置。

[0025] 所述的计算机装置1连接有数据库2，该连接可以为本地数据线(例如Cable数据线)连接，也可以是网络(例如WAN或者LAN网络)连接。所述数据库2存储有空间物体(例如鼠标)的点云文件，所述的点云文件为一组解析成空间坐标的数据文件。在图形处理软件(例如CAD系统)中打开点云文件，自动根据点云文件中的空间坐标在图形处理软件系统中可以得到一幅由点组合而成的三维图像。

[0026] 所述的存储设备11包括，但不仅限于，内存、硬盘以及外部存储设备等。所述的处理器12包括，但不仅限于，中央处理器(CPU)、微处理器或其它数据处理机等。

[0027] 在本实施例中，所述的点云套索选取系统10包括，但不仅限于，点云图像绘制模块101、坐标转换模块102、套索选中模块103、像素点判断模块104及颜色处理模块105。本发明所称的功能模块是指一种能够被计算机装置1的处理器12所执行并且能够完成固定功能的一系列程序指令段，其存储于计算机装置1的存储设备11中。关于各功能模块
101-105将在图2的流程图中作详细描述。

[0028] 参阅图2所示，是本发明点云套索选取方法较佳实施例的流程图。在本实施例中，该方法应用于计算机装置1中，能够快速有效地选择出产品的三维点云图像中的杂质点，并消除杂质点还原出产品的轮廓图像。

[0029] 步骤S21，点云图像绘制模块101从数据库2中读取一个点云文件，通过一个图形处理系统(例如CAD系统)打开该点云文件，并将该点云文件中的三维坐标转化成像素点并绘制到图形处理系统中来形成一幅由很多像素点组合成的三维点云图像。在本实施例中，所述的点云文件为一组已经由像素点解析成空间坐标的数据文件，文件中的每一个包含三个坐标的数据都代表一个像素点，点云图像绘制模块101自动根据点云文件中的三维坐标转化成相应的每一个点云文件并绘制到形处理系统的视窗中。

[0030] 步骤S22，坐标转换模块102根据世界坐标系与平面坐标系的相互转换算法将三维点云图像中的每一个像素点的世界坐标转化成平面坐标，来将三维点云图像转化成平面点云图像。在本实施例中，在平面坐标系(retinal coordinate system)中，用(μ,v)表示图像坐标系坐标，(x，y)表示平面坐标系坐标，若O1在图像坐标系中的坐标为(μ0,ν0)，μ轴和ν轴方向上的物理尺寸坐标为μx,μy，μ轴和ν轴的夹角为θ，则图像坐标与平面坐标的关系为如下所示：

[0031]

[0032] 在世界坐标系(world coordinate system)中，所述世界坐标系由基准观测原点和XW、YW、ZW轴组成。例如，摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系可用旋转矩阵R与平移向T量T来描述，假如某点p的世界坐标与摄像机坐标下的坐标设为[XW,YW,ZW,1]，[XC,YC,ZC,1]T
，则存在如下关系：

[0033]

[0034] 在(1.2)式中，R为3×3正交单位矩阵；T＝[Tx,Ty,Tz]T为三位平移矩阵；M1是4×4的矩阵，通常R、T为外部参数。R的三个欧拉角，分别为偏离角θ、倾斜角φ、旋转角R可以由θ、φ、来表示为：

[0035]

[0036] 在本实施例中，世界坐标与平面坐标之间的转换算法为：假设一点的坐标p，为T其中，(x,y)为p点的图像坐标，[Xc,Yc,Zc] 为空间点p的坐标，世界坐
标与平面坐标之间的转换关系为：

[0037]

[0038] 根据上述(1.1)式、(1.2)式、(1.3)式可以得出p点的空间坐标系转换成平面坐标的关系表示为如下(1.4)式：

[0039]

[0040] 步骤S23，套索选中模块103根据用户选中的点区域形状利用多边形套索操作画出一个与该形状相似的多边形将整个要选中的点区域包围。所述的多边形套索操作是指用鼠标左键沿点区域边缘边前进边单击，就会产生一个个直线相连的锚点，当鼠标首尾连接并出现一个个圆点时，单击鼠标左键即产生闭合选区的多边形。在本实施例中，多边形套索操作能够自由选择各种形状、各种大小区域中的像素点进行操作，并能准确选中所要选择的像素点范围，而且不会过多增加多余的像素点。如图3所示，多边形框Q为套索选中框，其框中的区域部分为选中的像素点区域。

[0041] 步骤S24，像素点判断模块104获取多边形的每条边的一组像素点的坐标值，根据每一组像素点坐标获取多边形内像素点的最大包围盒，并计算该包围盒的水平坐标值(X轴坐标)和垂直坐标值(Y轴坐标)的最大最小值。如图4所示，边框W为包含全部杂点的最小矩形包围盒。通过多边形的边框Q坐标比较，找出整个框的点坐标X轴的最大最小值和Y轴的最大最小值(图4中B点和C点分别确定了X轴的最小坐标值和最大坐标值，A点和D点分别确定了Y轴的的最小坐标值和最大坐标值)，由四个坐标值就确定了如边框的包围盒W。

[0042] 步骤S25，像素点判断模块104通过检查平面点云图像中每一像素点的水平坐标及垂直坐标值是否在对应的最大最小值范围内来判断像素点是否在包围盒中。若像素点是在包围盒中，流程执行步骤S26；若像素点不在包围盒中(即在包围盒之外)，流程执行步骤S28。在本实施例中，像素点判断模块104将图像中的每个像素点的坐标与矩形框的X、Y轴的最大最小值作比较，如果像素点的坐标(包含X坐标和Y坐标)都在包围盒的最大最小值之间，则判断像素点在包围盒中，若有一个坐标不在范围内都判定为在包围盒之外。如图5所示，a、b、c三点都在包围盒W中，而d点则在包围盒W之外。

[0043] 步骤S26，像素点判断模块104获取包围盒内的每一像素点，并判断每一像素点是否在多边形内。若像素点在多边形内，流程执行步骤S27；若像素点不在多边形内(即在多边形之外)，流程执行步骤S28。在本实施例中，像素点判断模块104获取包围盒W中的像素点，每个像素点对应的位置画一条X轴正方向的射线，根据射线与多边形Q的交点个数来判断该像素点是否在多边形内(即该像素点是否为选中的像素点)。若像素点对应的射线与多边形Q的交点个数为奇数个，则该像素点在多边形Q内(即该像素点为选中的像素点)。如图5中所示的c点，射线与多边形框只有1个交点，则c点为选中的像素点。若像素点对应的射线与多边形框Q的交点个数为0个或偶数个，则该像素点在多边形Q之外(即该像素点不是选中的像素点)。如图5中所示的a点和b点，对应射线与多边形框Q的交点分别为2个和0个，则a点和b点不是选中的像素点。

[0044] 步骤S27，若像素点在多边形内，颜色处理模块105则将多边形内的每一像素点的颜色转换成特定颜色，例如红色、黄色、绿色、或其它任何区别性的颜色。在本实施例中，颜色处理模块105通过颜色转换算法将符合要求像素点的颜色由原来的颜色转换成红色，即会自动将表示黑色点的像素值更新为相应表示红色点的像素值。

[0045] 步骤S28，若像素点不在包围盒中(即在包围盒之外)，颜色处理模块105则对包围盒外的像素点不作任何颜色处理。若像素点不在多边形内(即在多边形之外)，颜色处理模块105则对在多边形外的像素点不作任何颜色处理。

[0046] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换都不应脱离本发明技术方案的精神和范围。

标题	发布/更新时间	阅读量
保持锐利特征的三维重建方法及系统	2020-05-08	456
一种微结构产品多组件拓扑优化设计、加工方法及系统	2020-05-08	385
一种芯片散热装置及方法	2020-05-08	519
一种多激光导引AGV的安全距离检测方法	2020-05-11	511
温敏电阻及其组装方法	2020-05-11	67
接头及车辆	2020-05-11	532
一种八音盒玩具	2020-05-11	734
一种城市公共车辆司机用车门锁具	2020-05-08	653
一种新型升降式餐吊灯	2020-05-11	342
一种水泥包装机	2020-05-11	662

点云套索选取系统及方法

点云套索选取系统及方法

技术领域

背景技术

发明内容

具体实施方式

该功能需要专业版企业版VIP权限，您可以：