资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第六节）3D鞋点胶的点云边界（轮廓）提取

相似案例：Halcon三维测量(3):鞋底涂胶+边缘提取

Halcon学习方法强调：从案例当中学习：最重要是思路和算子的用法、为我们所用。不要机械式套用。

视觉：

机器视觉（2D、3D）：
1. 2D：
  1. 识别定位（对位贴合）（深度学习）
  2. 测量
  3. 缺陷（外观检测）（深度学习）
  4. 符号需求（一维码、二维码、三维码、OCR）
  5. 视觉+运动控制板卡+机器人
2. 3D：
  1. 鞋点胶
  2. 无序抓取：在Halcon【实例程序】中【方法】【多目立体视觉】locate_pipe_joints-stereo.hdev案例中。
  3. 点云数据+深度学习
    1. 工具：Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV、Sherlock、Evsion、Insight、Matlab、（Emgucv+C#）
    2. 推荐：Halcon===>>>> OpenCV ====>>>> 源码自己编写
    3. 语言主流：C#+halcon、C+++QT+halcon、C+++MFC+halcon
计算机视觉：
1. 室外：（深度学习）
2. 工业：

视觉项目思路：（算法+软件框架）

1、需求分析：2D还是3D的？

2、项目评估仿真：

3、合同

4、方案设计：（硬件方案、软件方案）点云直接买现成的，因为精度更高。

5、精度和速度，考虑硬件方案：

6、概要设计

7、详细设计

8、编码

9、测试调试

10、交付

11、维护

鞋点胶边界检测思路：

1、点的法向量重建：K邻域、体素。法向量非常重要：

2、当前教程：（不是通用、不太灵活的方法）（初学者）

1）获取点云切平面

2）切平面与点云的交线

3）交线在点云上的起点、终点求出来

4）起点、终点就是外边界。

起点、终点如何求？

将交平面转化为一个2D图像求XLD轮廓。XLD上的起点、终点可求。

激光三角成像：线轮廓+移动

第一步：读入点云（鞋）的文件。

第二步：分割出鞋子的点云集合。（去除噪声等。）

第三步：仿射变换到与长轴和短轴平行的位置。（3D一样可以仿射变换）：方便切平面的定义。

第四步：定义切平面，求鞋的3D点云集合跟切平面的点云交集。

第五步：把交集的点云坐标映射成2D的XLD轮廓，求每段轮廓起点、终点坐标。

第六步：把得到的每段XLD的起点、终点坐标又映射转换成3D点云坐标。

第七步：显示鞋的点云集合以及鞋的外边界的点云集合。

资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第七节）3D鞋点胶的点云边界提取

超人视觉免费启蒙三维课程入门第八节（3D鞋点胶的点云边界提取）

第八节还有一个链接

第一步：加载并显示扫描生成的点云数据。

dev_close_window ()
dev_update_off ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
* 1、读取点云文件
read_object_model_3d ('./2.om3', 'mm', [], [], ObjectModel3D, Status)
visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3D, [], [], [], [], [], [], [], PoseOut)

对visualize_object_model_3d参数的详解：visualize_object_model_3d (窗口句柄, 3D模型, [内参], [外参], [参数名], [参数名对应的值], [标题信息], [模型信息], [窗口提示信息：比如旋转、放大、缩小], PoseOut)

相机的内外参数。
参数名和参数名对应的值：对应下面的：GenParamName和GenParamValue：定义了：显示的颜色，透明度。可以定义显示参数。
poseOut：输出点云的姿态。相对于坐标系的平移和旋转。

双击【变量窗口】中的ObjectModel3D变量可以打开【三维对象模型检查】。

点击勾选【Display Models】，会打开【显示三维对象模型】，在显示窗口左下方状态栏中可以显示模型的姿态信息。（7个数字：偏移X,偏移Y,偏移Z,偏转x,偏转y，偏转z，旋转类型（旋转顺序））；

在【显示三维对象模型】窗口上面工具栏可以【插入代码】：

插入代码如下：

CamParam := ['area_scan_division',0.06,0,8.5e-006,8.5e-006,468,161,936,323]
Pose := [-899.05,-1306.69,750249,3.85575,13.3872,36.4233,0]
GenParamName := ['colored','alpha','color_0']
GenParamValue := [12,0.9,'cyan']
disp_object_model_3d (200000, ObjectModel3D, CamParam, Pose, GenParamName, GenParamValue)

这里的这个显示函数为disp_object_model_3d，相比于visualize_object_model_3d的交互式显示不同。看F1帮助文档的描述：

visualize_object_model_3d — Interactively display 3D object models

disp_object_model_3d — Display 3D object models.

一个交互式显示，可以点击旋转，缩放，一个只是展示。

插入的代码：

其中会把内参（相机配置参数）和外参（当前的姿态信息）输出。同时对显示进行定义：GenParamName和GenParamValue：定义了：显示的颜色，透明度。
如果曾经求解过法向量，那么就可以点击【显示三维对象模型的法向量】显示法向量，如果没有求过，不会显示。
【显示三维对象模型的坐标系】：在halcon中红颜色代表的是X轴方向，绿颜色代表的是Y轴方向，蓝颜色代表的是Z轴方向。

halcon中可以用create_pose — Create a 3D pose.来创建一个姿态。

在【显示三维对象模型】中：【Base Parameter】有点云的中心点、直径、外接矩形框。

在视频中作者特别强调了：【案例教程中】【方法】【三维对象处理】中【moments_object_model_3d.hdev】这个教程。显示方法。

前面英文就说如果点云有山脊状走势，那么山脊更适合做X轴方向，我们原来的坐标系就需要转到以山脊走向为X轴的坐标系统下。

选坐标轴的一个原则是：沿着数据方差最大的方向作为主轴。

In this example the color encodes the value of the z-component of the data。对z轴高度信息颜色编码。

x-axis in red, the y-axis in green and the z-axis in blue.

第32行和第33行：显示参数列表。

GenParamName := ['lut','color_attrib','light_position','disp_pose','alpha']
GenParamValue := ['color1','coord_z','0.0 0.0 -0.3 1.0','true',0.9]

根据z轴坐标的高度不同，颜色不同。disp_pose显示坐标系：true。

第39行和第40行：创建姿态。

create_pose (-0.0005, -0.0005, 0.04, 280, 0, 20, 'Rp+T', 'gba', 'point', DispPose1)
create_pose (0, -0.0005, 0.04, 280, 0, 20, 'Rp+T', 'gba', 'point', DispPose2)

此外，在第四步中会介绍提到的两种3D点云模型刚体变换：一、放射变换：affine_trans_object_model_3d和二、刚体变换：rigid_trans_object_model_3d。

第二步：去噪声

通过connection_object_model_3d基于某种特征（三角网格（需要计算生成三角网格）、距离、）来将连通域断开，以此来实现：区域切割。独立集合对象。

关于connection_object_model_3d算子，作者推荐核心案例教程：【方法】【三维对象处理】【connection_object_model_3d.hdev】

通过分割完成后，用get_object_model_3d_params来计算每个连通域的点云个数。

connection_object_model_3d (ObjectModel3D, 'distance_3d', 1000, ObjectModel3DConnected)
get_object_model_3d_params (ObjectModel3DConnected, 'num_points', GenParamValue)

第三步：滤波筛选

关于点云筛选的两个案例：【select_points_object_model_3d_by_density.hdev】和【select_object_model_3d.hdev】代表了点云筛选的两种方法。

*3、滤波筛选：
select_object_model_3d (ObjectModel3DConnected, 'num_points', 'and', 120000, 200000, ObjectModel3DSelected)
visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DSelected[1], [], PoseOut, ['lut','color_attrib','disp_pose'], ['color1','coord_z','true'], [], [], [], PoseOut2)

第四步：将鞋点云集合变换到原始坐标系下主轴-X、Y、Z轴

所谓主轴：用最小外接长方体将点云囊括，长轴与X轴重合，短轴与Y轴重合，高度与Z轴重合。重合移动肯定会有一个姿态关系：pose。

moments_object_model_3d (ObjectModel3DSelected, 'principal_axes', Pose)第二个参数意思求主轴，第三个参数输出pose姿态。moments_object_model_3d 用来求矩，还有两个参数分别是一阶矩，二阶矩。

然后将姿态反变换：求姿态的反变换：这样变换就可以将长轴作为X轴，变换就涉及刚体变换（仿射变换）。变换就需要用到矩阵和姿态。

点云模型刚体变换

rigid_trans_object_model_3d：刚体变换算子。既可以平移，也可以旋转。

* 4、将鞋点云集合变换到原始坐标系下主轴-X、Y、Z轴
* 第二个参数意思求主轴，第三个参数，输出pose姿态。
moments_object_model_3d (ObjectModel3DSelected[1], 'principal_axes',PoseOut1)
pose_invert (PoseOut1, PoseInvert)* 这样变换就可以将长轴作为X轴，变换就涉及刚体变换（仿射变换）。变换就需要用到矩阵和姿态。
* rigid_trans_object_model_3d (ObjectModel3DSelected[1], PoseInvert, ObjectModel3DRigidTrans)
* visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DRigidTrans, [], PoseInvert, [], [], [], [], [], PoseOut)

用仿射变换一样可以达到同样的效果。放射变换需要的是一个矩阵。

将姿态变换为矩阵：pose_to_hom_mat3d

仿射变换：affine_trans_object_model_3d

* 用仿射变换也可以实现这个变换：
pose_to_hom_mat3d (PoseInvert, HomMat3D)   \\ 将姿态变换为矩阵
affine_trans_object_model_3d (ObjectModel3DSelected[1], HomMat3D, ObjectModel3DAffineTrans)
visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DAffineTrans, [], PoseInvert, ['lut','color_attrib','disp_pose'], ['color1','coord_z','true'], [], [], [], PoseOut3)

moments_object_model_3d 确定主轴X轴方向，这样做的原因是为了方便沿着x轴做切平面的时候，方便分割。这就是确定长轴的原因。

标准位置的好处：做切平面与鞋面垂直。与轴平行，沿轴切，不会乱。整齐。

第五步：如果鞋子还是没有转正：那么就需要求一个最小外接box。

推荐案例【smallest_bounding_box_object_model_3d.hdev】中的smallest_bounding_box_object_model_3d算子完成。

求box之前可以做一个三角曲面重建：使得点云更加圆滑。

三角曲面重建。将无序点云三角化。内部算子实际使用的是贪婪投影三角法。将有向点云投影到一个二维平面内，平面内三角化。根据平面内的三角拓扑关系，生成一个三角网格曲面模型。如果使用膨胀腐蚀，就会使网格变大变小。

*三角曲面重建。将无序点云三角化。内部算子实际使用的是贪婪投影三角法。将有向点云投影到一个二维平面内，平面内三角化。根据平面内的三角拓扑关系，生成一个三角网格曲面模型。如果使用膨胀腐蚀，就会使网格变大变小。
triangulate_object_model_3d (ObjectModel3DAffineTrans, 'greedy', [], [], TriangulatedObjectModel3D, Information)
* 三角曲面重建需要点时间。如果点数太多的话，可以简化点云：
* 三角曲面重建比较适用于表面连续比较光滑的曲面，或者点云密度比较均匀的情况。速度会比较快。否则会出现因点云不连续导致的奇形怪状。甚至悬空点。
visualize_object_model_3d (WindowHandle, TriangulatedObjectModel3D, [], PoseOut3, ['lut','color_attrib','disp_pose'], ['color1','coord_z','true'], [], [], [], PoseOut4)

* 三角曲面重建需要点时间。如果点数太多的话，可以简化点云：
* 三角曲面重建比较适用于表面连续比较光滑的曲面，或者点云密度比较均匀的情况。速度会比较快。否则会出现因点云不连续导致的奇形怪状。甚至悬空点。

求最小外接box:

* 最小外接box
smallest_bounding_box_object_model_3d (TriangulatedObjectModel3D, 'oriented', Pose, Length1, Length2, Length3)
gen_box_object_model_3d (Pose, Length1, Length2, Length3, ObjectModel3D1)
pose_invert (Pose, PoseInvert1)
rigid_trans_object_model_3d (TriangulatedObjectModel3D, PoseInvert1, ObjectModel3DRigidTrans)
visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DRigidTrans, [], [], ['lut','color_attrib','disp_pose'], ['color1','coord_z','true'], [], [], [], PoseOut5)
* 联合显示：
visualize_object_model_3d (WindowHandle, [ObjectModel3DRigidTrans,ObjectModel3D1], [], [], ['color_0','color_1','alpha_1', 'disp_pose'], ['green','gray',0.5,'true'], 'RectBOX', [], [], PoseOut2)

特别注意联合显示时的操作：要注意将外面图像设置透明度。

超人视觉免费启蒙三维课程入门（第九讲-求切平面）

第六步：在box中做切平面，求与轮廓的交线。

在X轴，做切平面，每次沿X轴移动指定均匀长度。切平面与点云有一个点云交集，把点云交集映射到二维平面上形成一个XLD二维的轮廓交线，交线的两端（起点、终点）就是我们需要的轮廓点。

做切平面需要给出切平面的姿态。

一段段的做切割：肯定要引入一个循环问题：

推荐案例：inspect_3d_surface_intersections.hdev，

*5、求切平面交线点云
for Index1 := 0 to 50 by 1CutPlanePose := PoseCutPlanePose[0]:=Pose[0]-Length1/2+(Index1)*40+3   // pose中的参数值：第一个为沿着x轴的平移。CutPlanePose[3]:=0CutPlanePose[4]:=90       // pose第五个值为绕着y轴旋转90度，立起来。CutPlanePose[5]:=0* 产生平面，去看一下切平面的情况。第一个参数是姿态pose，第二、第三个参数是限定大小。gen_plane_object_model_3d (CutPlanePose, [-1, -1, 1, 1]*1, [-1, 1, 1, -1]*1,IntersectionPlane)
*     visualize_object_model_3d (WindowHandle, [ObjectModel3DRigidTrans,IntersectionPlane], [], Pose,  ['color_0','color_1','alpha_1', 'disp_pose'], ['green','gray',0.5,'true'], [], [], [], PoseOut)visualize_object_model_3d (WindowHandle, [aim_object,IntersectionPlane], [], Pose,  ['disp_pose'], ['true'], [], [], [], PoseOut)* 得到XLD交线。intersect_plane_object_model_3d (IntersectionPlane, CutPlanePose, ObjectModel3DIntersection)visualize_object_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DIntersection, [], [], [], [], [], [], [], PoseOut7)* 然后求起点、终点。先变换到2维XLD。pose_invert (CutPlanePose,PoseInvert2)*确定投影平面在前面get_object_model_3d_params (ObjectModel3DIntersection, 'diameter_axis_aligned_bounding_box', Diameter)PoseInvert2[2]:=PoseInvert2[2]+Diameter  // 切平面往上抬升。沿着z轴往上升高一个直径大小。凸显效果哦。// 基于长轴x轴切割，投影在yoz投影面上。* 用平行于投影平面的相机（1:1的比例）Scale:=1CamParam:=[0, 0, 1.0 /Scale, 1.0/Scale, 0, 0, 500, 500]project_object_model_3d (IntersectionXld, ObjectModel3DIntersection, CamParam, PoseInvert2, 'data', 'lines')* XLD有可能是多段的。count_obj (IntersectionXld, Number)* 点按照由上到下Rows:=[]Columns:=[]Row:=[]Column:=[]for I := 1 to Number by 1select_obj (IntersectionXld, EdgeContour,I)get_contour_xld (EdgeContour, Row1, Colum)  // 获得XLD关键点坐标。Rows:=[Rows, Row]Columns:=[Columns, Column]endfortuple_sort_index(Rows, Indices)tuple_length (Rows, Length)OrderRow:=[]OrderColumn:=[]* 点从上往下排序。if (Length>=1)for Row_Index:=0 to Length-1 by 1OrderRow:=[OrderRow, Row[Indices[Row_Index]]]OrderColumn:=[OrderColumn, Columns[[Row_Index]]]endforendifgen_contour_polygon_xld (Intersection, OrderRow, OrderColumn)* 求最大和最小值（行方向）tuple_sort_index (OrderRow, Indices)tuple_length (OrderRow,Length)* 起点（XLD)StartRow:=OrderRow[Indices[0]]StartColumn:=OrderColumn[Indices[0]]* 终点（XLD)EndRow:=OrderRow[Indices[Length-1]]EndColumn:=OrderColumn[Indices[Length-1]]dev_display (Intersection)gen_cross_contour_xld (StartXP, StartRow, StartColumn, 6, 0.795296)gen_cross_contour_xld (EndXP, EndRow, EndColumn, 6, 0.785398)* 转成点云的坐标StartPose:=[CutPlanePose[0], StartRow, -StartColumn, 0, 0, 0, 0]EndPose:=[CutPlanePose[0], EndRow, -EndColumn, 0, 0, 0, 0]gen_sphere_object_model_3d (StartPose, 2, StartPoint)gen_sphere_object_model_3d (EndPose, 2, EndPoint)*     dev_display (Intersection)visualize_object_model_3d (WindowHandle, [StartPoint, EndPoint], [], [], [], [], [], [], [], PoseOut6)* 所有对点的边界点集合objectsOut:=[objectOut, StartPoint]objectsOut:=[objectOut, EndPoint]* 显示时的颜色Index_S:=0+Index1*2Index_E:=0+Index1*2+1color_S:='color_'+Index_Scolor_E:='color_'+Index_EcolorsOut:=[colorsOut, color_S]colorsOut:=[colorsOut, color_E]colorvaluesOut:=[colorvaluesOut, 'blue']colorvaluesOut:=[colorvaluesOut, 'blue']all_x:=[all_x, CutPlanePose[0]]all_y:=[all_y, StartRow]all_x:=[all_x, CutPlanePose[0]]all_y:=[all_y, EndRow]endfor* 显示外边界模型点云。
visualize_object_model_3d (WindowHandle, [objectsOut,ObjectModel3DRigidTrans], [], [], ['colorsOut','color_88'], ['colorvaluesOut','red'], [], [], [], PoseOut2)* 二维显示
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle1)
dev_set_color ('red')
gen_cross_contour_xld (Start, all_x, all_y, 3, 0.785398)

基于当前的算法稳定不好，而且有些边缘处理粗糙。最好的做法是基于法向量求解。