点云的一致法线计算

Question

是否有python或c ++中的库能够以一致的方式估算点云的法线？以一致的方式，我的意思是法线的方向在表面上被全局保留。

例如，当我使用python open3d软件包时：

downpcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(
    radius=4, max_nn=300))

我得到的结果不一致，其中某些法线指向内部，而其他法线指向外部。

非常感谢

Answer 1

如果您知道从每个点捕获的视点，则可以将其用于定向法线。我认为情况并非如此-因此，考虑到您的情况（似乎是水密的并且被均匀采样），网格重建很有希望。

PCL库在surface module中提供了许多替代方案。为了正常估算，我将从以下任一位置开始：

• ConcaveHull
• Greedy projection triangulation

尽管很简单，但它们应该足以生成单个连贯的网格。

一旦有了网格，每个三角形就会定义一个法线（叉积）。重要的是要注意，网格不仅是独立面的集合。面已连接，并且这种连通性在整个网格上实现了一致的方向。

pcl::PolygonMesh是“ half edge data structure”。这意味着每个三角形面都由有序的一组顶点定义，这些顶点定义了方向：顶点的顺序=>叉积的顺序=>定义明确的法线

您既可以使用网格物体（最近的邻居）中的法线，也可以计算出低分辨率的网格物体，然后使用它来调整云的方向。