[发明专利]点云截面的数据排序方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种点云截面的数据排序方法、装置、电子设备及存储介质，点云截面的数据排序方法包括：对点云截面上单轮廓区域内的数据点进行粗排序，得到单轮廓凸包；在单轮廓凸包上，选取满足目标长度的凸包边，作为目标凸包边，并基于所述目标凸包边，从剩余点中选取新凸包点；其中，剩余点为，点云截面除去单轮廓凸包后剩余的数据点；将新凸包点插入目标凸包边的两端凸包点之间；基于轮廓距离阈值，从待定数据点中选取数据点组成新点集，并将新点集输出，以用于排序；其中，待定数据点为，剩余点中除去新凸包点后剩余的数据点。本发明提供的点云截面的数据排序方法、装置、电子设备及存储介质，可以实现点云截面复杂多轮廓数据的排序。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种点云截面的数据排序方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，通过三维激光扫描技术获取点云，并进行三维重建已成为逆向工程领域的研究热点。而在三维重建的曲面重构过程中，最重要的就是对通过切段投影获取的点云截面数据进行排序，同时得到点云截面数据的外轮廓，因此截面数据的排序是逆向工程数据预处理中必不可少的一步。

点云截面数据分为单轮廓与多轮廓两种，而现有的对截面数据排序的研究大多针对的是单轮廓，包括双向最近点收缩方法、顺序连接方法、360度扫描方法、最小凸包方法等。对多轮廓的研究较少，主要分为两类，一类是先通过相应方法将多轮廓分割为一个个单轮廓，在分别进行排序；另一类是直接对多轮廓数据排序。而多轮廓数据的分割通常需要进行交互操作，因此效率往往比较低，而直接排序方法往往适用性不高，无法解决一些复杂点云截面多轮廓数据的排序问题。

现有的直接排序方法主要是通过距离与极坐标进行分离与排序，因此只适用于一些轮廓边界比较光滑、几何中心在轮廓内部的简单多轮廓截面数据。现有的点云截面多轮廓数据排序方法，无法解决逆向工程领域点云截面数据预处理中的复杂多轮廓数据排序问题，如轮廓边界呈现锯齿状，几何中心在轮廓外部的情况的数据排序。

发明内容

本发明提供一种点云截面的数据排序方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中，无法解决逆向工程领域的点云截面复杂多轮廓数据排序问题，实现点云截面复杂多轮廓数据的排序。

第一方面，本发明提供一种点云截面的数据排序方法，包括：

对点云截面上单轮廓区域内的数据点进行粗排序，得到单轮廓凸包；

在所述单轮廓凸包上，选取满足目标长度的凸包边，作为目标凸包边，并基于所述目标凸包边，从剩余点中选取新凸包点；其中，所述剩余点为，所述点云截面除去所述单轮廓凸包后剩余的数据点；

将所述新凸包点插入所述目标凸包边的两端凸包点之间；

基于轮廓距离阈值，从待定数据点中选取数据点组成新点集，并将所述新点集输出，以用于排序；其中，所述待定数据点为，所述剩余点中除去所述新凸包点后剩余的数据点。

在一个实施例中，所述从剩余点中，选取新凸包点，包括：

基于所述目标凸包边，得到剩余点筛选区域，并从所述剩余点筛选区域中，选取与所述目标凸包边距离最近的剩余点作为所述新凸包点。

在一个实施例中，所述基于所述目标凸包边，得到剩余点筛选区域，包括：

基于所述目标凸包边，得到圆形剩余点筛选区域；其中，所述目标凸包边，为所述圆形剩余点筛选区域的直径。

在一个实施例中，所述对点云截面上单轮廓区域内的数据点进行粗排序，得到单轮廓凸包，包括：

基于所述点云截面的数据点对应的目标扫描区域和目标扫描方向，对所述点云截面的数据点进行粗排序，得到所述单轮廓凸包。