本文档介绍如何使用 RVS 软件完成模板匹配案例，该案例展示了从数据准备、模板点云生成、目标点云处理到模板匹配和结果验证的完整流程。

模板匹配前准备

数据准备

获取离线数据

RVS开发者社区提供 3D 模板匹配离线工程和数据，帮助用户快速上手、验证功能并节省时间。点击 model_matching.zip 下载，解压后包含以下内容：

文件说明

文件	说明
RVSCommonGroup	该文件夹包含常用的 Group 组，可以根据需要加载。
new_model.pcd	该文件为制作完成的模板点云文件。
match_model.rvs	用于离线模板匹配，使用时需要更新 ReadDirectoryNames 算子中离线数据的路径和 LoadModelCloud 算子中的模板点云文件。使用时先点击交互面板中 start 按钮启动工程后，再点击 iterate 按钮迭代 test_data 中的离线数据。
test_data	该文件夹存有目标点云文件，用于模板匹配数据的加载，使用时请注意路径正确。
workpiece.obj	用于create_model.xml中 Load-Polydata 算子加载的 3D 模型文件。

本案例所有使用到的文件均保存在 model_matching 下，请放在 RVS 安装目录下运行即可。

备注

若在 linux 版本，请将 model_matching 文件夹放在RVS 安装目录下的 projects 内运行。
如不想调整工程项目中的文件路径。可以将 model_matching 重命名为 runtime 。

modemacthing_dir2

本文档所使用RVS软件版本为1.8.321，若在使用中出现问题或版本不兼容问题，请及时与我们反馈，发送邮件 rvs-support@percipio.xyz ！

自定义数据

如要使用自定义数据进行模板匹配，需要准备以下数据文件。

准备文件	说明
3D模型文件	用于生成模板点云。 RVS支持的模型文件格式有：.ply .stl .obj .gltf *.glb。如果当前拥有的模型文件格式不符，需要提前完成转换。
目标点云文件	用于匹配结果验证，数据包括点云图和彩色图。

模板点云生成与处理

本章节主要介绍如何使用制作点云模板工具生成和处理 3D 模型的模板点云，包括以下步骤：

网格采样：根据给定的 3D 模型创建点云。
处理模板点云：

网格采样

加载 3D 模型文件，使用制作点云模板中网格采样将其转化为点云。

操作步骤

点击菜单栏中的打开制作点云模板界面，然后点击图标进入网格采样的设置界面。
点击图标加载 3D 模型文件。使用离线数据时，可直接加载 workpiece.obj 文件。
点击打开参数表格面板，进行参数调整：
- leaf_size → 1
- sample_points → 30000
小技巧

参数表格面板中具体参数介绍见：网格采样界面
点击图标完成网格采样。

切割模板点云

根据模板匹配的作业要求，切割点云，只保留模型点云的上表面作为工作区域。

操作步骤

点击进入点云修改界面。
将立方体包围住所需的点云。鼠标点击立方体以显示旋转轴，通过拖拽进行旋转和移动至指定区域，也可以在左侧填写参数来移动和旋转立方体。
点击图标进行裁剪。裁剪完成后在视图中显示结果。

调整并保存点云

为符合 Match3D 模板匹配算子的要求，将模板点云的 Oxy 平面与实际来料物体点云平行，并将模板点云中心置于RVS 3D世界坐标系的原点。

备注

由于实际来料物体点云位于机器人坐标系下，而机器人坐标系与 RVS 中的 3D 世界坐标系重合。因此，将模板点云进行空间变换，使得其姿态的 Oxy 平面平行于 RVS 3D 世界坐标系的 Oxy 平面，且点云中心在 RVS 的 3D 世界坐标系的原点，即可满足 Match3D 算子的输入要求。

操作步骤

点击将模板点云中心移动至 RVS 的 3D 世界坐标系的原点。
将点云 RY 值填写 180，将模板点云绕着 Y 轴旋转180°，使得模板点云 Oxy 平面与实际来料物体点云的 Oxy 平面平行。
点击导出制作好的模板点云，输入文件名称，点击保存。
在 runtime 目录下查看保存的 “new_model.pcd” 文件。

点云稀疏化处理

加载 new_model.pcd 模板点云文件，并对其进行进一步稀疏化处理，以提高算子执行效率。

操作步骤

备注

可直接使用 model_matching/ 路径下的 match_model.rvs 进行模板匹配。也可按照以下步骤自行连接。

新建工程项目match_model.rvs。（可直接导入 model_matching/RVSCommonGroup 目录下的 LoadModelCloud.group，注意文件路径）
在算子图中创建一个新的 Group 。添加 Trigger、Load、Emit、DownSampling 算子。

小技巧

创建 Group 和添加算子方法详见：Group使用指南和算子使用指南。
设置算子参数。
- 设置 Group 参数：算子名称 → LoadModelCloud
- 设置 Trigger 算子参数：类型 → 初始化触发器
  
  备注
  
  用于自动触发 LoadModelCloud 算子和 Emit 算子。
- 设置 Load 算子参数：
  - 算子名称 → LoadModelCloud
  - 类型 → 点云
  - 文件 → new_model.pcd ( 已保存的 new_model.pcd 的文件路径，注意文件路径 )
  - 点云 → 可视 → 90
- 设置 Emit 算子参数：
  - 类型 → 坐标
  - 坐标 → 0 0 0 0 0 0
  - 坐标 → 可视
  备注
  
  生成基于 RVS 3D 世界坐标原点 Pose(0,0,0,0,0,0)。
- 设置 DownSampling 算子参数：
  - 算子名称 → DownSampling_model
  - 类型 → 网络降采样
  - X方向采样 → 2
  - Y方向采样 → 2
  - Z方向采样 → 2
  备注
  
  表示在 2mm * 2mm * 2mm 的空间尺度内仅取一个点。
连接算子。
点击 RVS 运行按钮。

运行结果

如下图所示，在 3D 视图中显示加载的模板点云和生成的原点 pose，此时的原点 pose 也是点云的中心点。

result_3.1.1

目标点云准备与处理

目标点云准备

加载目标点云文件。test_date 文件夹中有多组离线数据，因此使用 Foreach-String 算子进行遍历加载目标点云文件。

操作步骤

添加 Trigger（2个）。
- 设置 Trigger 算子参数：
  - 算子名称 → start
  - 触发器 → 点亮曝光属性
- 设置 Trigger_0 算子参数：
  - 算子名称 → iterate
  - 触发器 → 点亮曝光属性
在算子图中创建一个新的 Group 。（可以直接导入 model_matching/RVSCommonGroup 目录下的 LoadTargetCloud.group，注意文件路径）
添加 DirectoryOperation、Foreach、Emit（2个）、Load（2个）算子。
- 设置 Group 参数：算子名称 → LoadTargetCloud
- 设置 DirectoryOperation 算子参数：
  - 类型 → 读取目录列表
  - 父目录 → 选择目标点云文件路径（如果您是直接加载已有的match_model.xml，注意文件路径）
  备注
  
  这步操作用于加载目标点云数据文件夹。
- 设置 Foreach 算子参数：类型 → 字符串
- 设置 Emit 算子参数：
  - 算子名称 → image_name
  - 类型 → 字符串
  - 字符串 → /rgb.png （彩色图名称）
- 设置 Load 算子参数：
  - 算子名称 → LoadImage
  - 类型 → 图像
  - 字符串 → 可视
- 设置 Emit_0 算子参数：
  - 算子名称 → cloud_name
  - 类型 → 字符串
  - 字符串 → /cloud.pcd（点云图名称）
- 设置 Load_0 算子参数：
  - 算子名称 → LoadPointCloud
  - 类型 → 点云
  - 点云 → 可视
在交互面板中添加 2 个输入工具——“按钮”控件，鼠标双击重新命名→ start 和 iterate 。鼠标中键点击按钮，选择同名的曝光属性绑定。

小技巧

添加控件和绑定曝光属性的方法详见：交互面板。
连接算子。
点击 RVS 运行按钮。点击面板上的start按钮时，触发后续算子。当点击面板上 iterate 按钮时，遍历 test_data 文件夹中的离线数据。

运行结果

如下所示，在 2D 视图中显示当前遍历的图像，在 3D 视图中显示当前遍历的点云。

result_3.2.1

result_3.2.2

裁剪目标点云

加载目标点云数据后，剔除背景点云，筛选出工作区域。

操作步骤

添加 Emit 、CloudSegment 算子至算子图。
设置算子参数。
- 设置 Emit 算子参数：
  - 算子名称 → EmitCube
  - 类型 → 立方体
  - 坐标→ -1260 -856 621 -180 -178 173
  - 宽度 → 0.5
  - 高度 → 0.5
  - 深度 → 0.2
  - 立方体 → 可视
- 设置 CloudSegment 算子参数：
  - 类型 → 立方体切割
  - 点云 → 可视 → 90
  备注
  
  CloudSegment 算子用于根据给定的立方体切割出所需要的点云。
连接算子。
点击 RVS 运行按钮。点击面板上 start 按钮。

运行结果

如下图所示，下图为裁剪框前后的点云。左图为切割前点云，中间图为生成的立方体，右图为切割后点云（绿色部分）。
resullt_3.3.1

模板匹配

完成上述步骤后，模型点云和场景点云均已准备就绪。接下来，使用 Match3D 算子获取最优变换结果坐标，并根据该姿态（pose）对模板点云进行空间变换，使其与目标点云精确重合。

操作步骤：

添加 Match3D 、Transform 算子至算子图。
连接算子。
右击 Match3D 算子，打开匹配3D面板：
- downsampling → 勾选
- downsampling_leaf → 2
- initial_guess_step → 4
点击匹配3D面板中加载点云，加载场景点云。
点击匹配3D面板中预处理，将场景点云进行降采样处理，提高算子执行效率。
勾选匹配3D面板中显示初值猜测坐标。

确保点云模型的 Oxy 平面与场景点云的 Oxy 平面平行。然而，可能存在坐标轴转换的情况，例如模型点云的 X（Y）轴可能转化为目标点云的 Y（X）轴。

为了应对上述坐标轴转换问题，以场景点云的最小包围框中心点为基准，沿其 Z 轴依次旋转 90 度，总共生成 4 个不同的姿态（pose）。这 4 个姿态将作为初始推测值，确保其中至少有一个接近真实值。
勾选匹配3D面板中显示结果，显示匹配结果。
当匹配结果符合要求时，点击√保存面板参数值设置。
设置 Transform 算子参数：
- 类型 → 点云
- 点云 → 可视 →180
点击 RVS 运行按钮，点击面板上的start按钮，匹配开始。点击面板上 iterate 按钮时，迭代离线数据中的目标点云进行模板匹配。