CloudSegment 点云切割

CropboxSegment算子用于对点云进行切割，包含 CropboxSegment 、PlaneSegment 、PassThroughSegment 、DiffSegment 、NNPDSegment 。

类型 功能
CropboxSegment 裁剪框切割，根据输入的立方体区域对点云进行切割，需要结合 Emit-Cube 算子使用。
PlaneSegment 平面点云切割。可以选取切割平面或者平面上/下的点云。
PassThroughSegment 切割坐标某个方向上一定距离的点云。
PointAxisSegment 将点云的点在某一坐标轴上进行排序，以排序索引值的点为分界点进行分割。
DiffSegment 输入两个点云，切割两个点云中不同的部分。
NNPDSegment 输入两个点云中，保留源点云在目标点云中缺失的部分。

CropboxSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 CropboxSegment ，用于裁剪框切割，根据输入的立方体区域对点云进行切割，需要结合 Emit - Cube 算子使用。

算子参数

  • 模式/mode：设置点云切割的方法，共有三种，分别为：

    • intersection：当输入单个 cube 时，切割 cube 框选的部分；当输入的是 cubes ，切割各个 cube 中相交的部分。

    • individual：当多个 cube 切割同一块点云时，每个 cube 都对点云进行切割，输出的是点云列表。

    • outside_points：切割没有被 cube 框选的点云。

  • 点云/cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

  • 点云列表/cloud_list：设置过滤后点云列表在 3D 视图中的的可视化属性。值描述与 点云 一致。

数据信号输入输出

输入：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：点云数据

  • cloud_list：

    • 数据类型：PointCloudList

    • 输入内容：点云列表数据

  • cube：

    • 数据类型：Cube

    • 输入内容：立方体数据

  • cubelist：

    • 数据类型：CubeList

    • 输入内容：立方体列表数据

输出：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

  • cloud_list：

    • 数据类型：PointCloudList

    • 输出内容：切割后点云列表数据

功能演示

使用 CloudSegment 算子中 CropboxSegment 切割加载点云中的 Cube 包裹住的部分。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、Emit 、CloudSegment 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more → 选择点云文件名（ example_data/pointcloud/chessboard.pcd )

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

  2. 设置 Emit 算子参数：

    • 类型 → Cube

    • 坐标 → 0 0 0.7 0 0 0

    • 宽度 → 1

    • 高度 → 1

    • 深度 → 0.5

    • 立方体 → icon_visOn 可视

  3. 设置 CloudSegment 算子参数：

    • 类型 → CropboxSegment

    • 模式 → intersection

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

步骤3：连接算子

image-20230703141826029

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中，左图为 Load 算子和 Emit 算子的可视化结果，右图为裁剪后的点云可视化结果。

3D_CloudSegment_CropboxSegment_result

PlaneSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 PlaneSegment ，用于平面点云切割。可以选取切割平面或者平面上/下的点云。

算子参数

  • 切割模式/segment_mode：设置点云切割的方法。共有三种，分别为：

    • ON_PLANE：切割平面点云。

    • ABOVE_PLANE：切割坐标 z 轴正方向的点云。

    • BELOW_PLANE：切割坐标 z 轴反方向的点云。

  • 取反/negative：取反，配合 segmentation_mode 使用。

    • False：裁剪的点云按照实际方法进行切割。

    • True：裁剪的点云为除了选中切割面的所有点云。

  • 距离阈值/distance_threshold：点云切割的距离阈值。默认值：0.001 。单位：m。

  • 平面立方体宽度/plane_cube_width：设置空间 cube 的宽度。取值范围：(0,+∞)。默认值：0.1 。单位：m。

  • 平面立方体高度/plane_cube_height：设置空间 cube 的高度。取值范围：(0,+∞)。默认值：0.15 。单位：m。

  • 平面立方体深度/plane_cube_depth：设置空间 cube 的深度。取值范围：(0,+∞)。默认值：0.00001 。单位：m。

  • 点云/cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

  • 平面立方体云/plane_cube：设置平面立方体在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开平面立方体可视化。

    • icon_visOff 关闭平面立方体可视化。

    • icon_color 设置平面立方体的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-2 。

    • icon_opacity 设置平面立方体的透明度。取值范围：[0,1] 。默认值：0.5 。

  • 点云列表/cloud_list：设置切割后点云列表在 3D 视图中的可视化属性。参数值描述与 点云 一致。

  • 平面立方体列表/plane_cube_list：设置平面立方体列表在 3D 视图中的可视化属性。参数值描述与 点云 一致。

数据信号输入输出

输入：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：点云数据

  • plane_pose：

    • 数据类型：Pose

    • 输入内容：平面中心点 pose

输出：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

  • plane_cube：

    • 数据类型：Cube

    • 输出内容：平面立方体

功能演示

使用 CloudSegment 算子中 PlaneSegment 切割出平面点云。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、FindElement 、CloudSegment 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 FindElement 算子参数：类型 → plane

  2. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more → 选择点云文件名（ example_data/pointcloud/fruit.pcd )

    • 点云 → icon_visOn 可视→ icon_color -2

  3. 设置 CloudSegment 算子参数：

    • 类型 → PlaneSegment

    • 模式 → BELOW_PLANE

    • 点云 → icon_visOn 可视→ icon_color -2

步骤3：连接算子

3D_cloudSegment_nodes

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中，左图为 Load 算子加载的点云可视化结果，右图为裁剪后的点云可视化结果。

3D_CloudSegment_PlaneSegment_result

PassThroughSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 PassThroughSegment ，用于切割坐标某个方向上一定范围的点云。

算子参数

  • 领域/field：切割方向区域。默认值：z ，表示坐标 z 轴方向。

  • 最小值/min：切割的最小距离。取值范围：(-∞,+∞)。默认值：0 ，表示从 0 开始。单位：m。

  • 最大值/max：切割的最大距离。取值范围：(-∞,+∞)。默认值：1 ，表示到 1 结束。单位：m。

  • 取内部/inside：

    • True：选取 min-max 范围内的点云。

    • False：选取 min-max 范围外的点云。

  • 点云/cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入输出

输入：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：点云数据

输出：

  • cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

功能演示

使用 CloudSegment 算子的 PassThroughSegment 切割出加载点云中的平面部分。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、CloudSegment 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more → 选择点云文件名( example_data/pointcloud/chessboard.pcd )

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

  2. 设置CloudSegment算子参数：

    • 类型 → PassThroughSegment

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

步骤3：连接算子

3D_CloudSegment_PassThroughSegment_nodes

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中，左图为 Load 算子加载点云可视化结果，右图为裁剪后的点云可视化结果。

3D_CloudSegment_PassThroughSegment_result

PointAxisSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 PointAxisSegment ，将点云的点在某一坐标轴上进行排序，以排序索引值的点为分界点进行分割。

算子参数

  • 领域/field：切割方向区域。默认值：Z ，表示坐标 Z 轴方向。

  • 切割模式/segment_mode：切割模式。默认值：ON_POINT 。

    • ABOVE_POINT：表示在切割方向上高于分界点阈值范围的点云。

    • ON_POINT：表示在切割方向上不超出分界点阈值范围的点云。

    • BELOW_POINT：表示在切割方向上低于分界点阈值范围的点云。

  • 索引/index：点云在切割方向上排序后，用于分割的分界点的索引值，该值不能超出点云的点数。当值大于等于 0 时，表示正序索引，当值小于 0 时，表示倒序索引。

  • 距离阈值/distance_threshold：点云切割的距离阈值。默认值：0.01 。单位：m。

  • 点云/cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入输出

  • source_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：源点云数据

  • target_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：目标点云数据

输出：

  • diff_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

步骤3：连接算子

image-20230919144709062

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中，蓝色点云为Load算子加载的点云可视化结果，紫色部分为切割的点云可视化结果。

image-20230919144814970

功能演示

使用 CloudSegment 算子中 PointAxisSegment 切割加载点云 Z 轴方向 ON_POINT 模式下的点云。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load （2个）、CloudSegment 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more→ 选择点云文件名( *example_data/pointcloud/wolf1.pcd)

    • 点云 → icon_visOn可视→ icon_color 180

  2. 设置 CloudSegment 算子参数：

    • 类型 → PointAxisSegment

    • 领域 → Z

    • 切割模式 → ON_POINT

    • 索引 → 0

    • 距离阈值 → 30

    • 点云 → icon_visOn可视→ icon_color 360

DiffSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 DiffSegment ，用于输入两个点云，切割两个点云中不同的部分。

算子参数

  • 距离阈值/distance_threshold：source_cloud（源点云）与target_cloud（目标点云）的距离阈值。取值范围：(0,+∞)。默认值：0.001 。单位：m。

  • 差异点云/diff_cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360]。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入输出

  • source_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：源点云数据

  • target_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：目标点云数据

输出：

  • diff_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

功能演示

使用 CloudSegment 算子中 DiffSegment 切割出加载点云中水果的部分。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load （2个）、DownSampling 、DownSampling_1 、CloudSegment 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more→ 选择点云文件名( example_data/pointcloud/fruit2.pcd )

    • 点云 → icon_visOn可视→ icon_color -2

  2. 置 Load_1 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more→ 选择点云文件名( example_data/pointcloud/plane.pcd )

    • 点云 → icon_visOn可视→ icon_color -2

  3. 设置 DownSampling 算子参数：

    • 类型→ DownSample

    • x 方向采样→ 0.001

    • y 方向采样→ 0.001

    • z 方向采样→ 0.001

  4. 设置 DownSampling_1 算子参数：

    • 类型→ DownSample

    • x 方向采样 → 0.001

    • y 方向采样 → 0.001

    • z 方向采样→ 0.001

  5. 设置 CloudSegment 算子参数：

    • 类型 → DiffSegment

    • 点云 → icon_visOn可视→ icon_color -2

步骤3：连接算子

3D_CloudSegment_Diffsegment_nodes

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中，左图为 Load 算子可视化结果，中图为 Load_1 算子可视化结果，右图为裁剪后的水果点云可视化结果。

3D_CloudSegment_Diffsegment_Result

NNPDSegment

将 CloudSegment 点云切割 类型 设置为 NNPDSegment ，用于输入两个点云中，保留源点云在目标点云中缺失的部分。

算子参数

  • 距离阈值/distance_threshold：source_cloud（源点云）与 target_cloud（目标点云）的距离阈值。取值范围：(0,+∞)。默认值：0.001 。单位：m。

  • 剩下的点云/remaining_cloud：设置切割后点云在 3D 视图中的可视化属性。

    • icon_visOn 打开切割后点云可视化。

    • icon_visOff 关闭切割后点云可视化。

    • icon_color 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

    • icon_size 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入输出

  • source_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：源点云数据

  • target_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输入内容：目标点云数据

输出：

  • remaining_cloud：

    • 数据类型：PointCloud

    • 输出内容：切割后点云数据

功能演示

使用 CloudSegment 算子，先使用 类型中 CropboxSegment 切割掉目标点云中的一部分，再使用 NNPDSegmet 保留缺失的部分。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、Emit 、DownSampling 、CloudSegment 、CloudSegment_1 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

  1. 设置 Load 算子参数：

    • 类型 → PointCloud

    • 文件 → icon_more → 选择点云文件名( example_data/pointcloud/plane.pcd )

    • 点云 → icon_visOn 可视→ icon_color -2

  2. 设置 CloudSegment 算子参数：

    • 类型 → CropboxSegment

    • 模式 → intersection

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

  3. 设置 CloudSegment_1 算子参数：

    • 类型 → NNPDSegmet

    • 点云 → icon_visOn 可视 → icon_color -2

  4. 设置 DownSampling 算子参数：

    • 类型→ DownSample

    • x 方向采样 → 0.001

    • y 方向采样 → 0.001

    • z 方向采样 → 0.001

  5. 设置Emit算子参数：

    • 类型 → Cube

    • 坐标 →0.4 0 0.7 0 0 0

    • 宽度 →0.6

    • 高度→0.6

    • 深度 → 0.3

步骤3：连接算子

3D_CloudSegmengt_NNPDSegment_nodes

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

如下图所示，3D 视图中：

  • 左图为 Load 算子的点云可视化结果（ target_cloud ）。

  • 中图为 CloudSegment 算子- CropBoxSegment 算子的点云可视化结果（ source_cloud ）。

  • 右图为 CloudSegment 算子- NNPDSegment 中点云可视化结果（ remaining_cloud ）

3D_CloudSegment_NNPDSegment_result