从深度传感器获取局部点云的最小定向包围盒
从深度传感器获取局部点云的最小定向包围盒
提问于 2019-11-29 07:03:25
如何从部分点云计算定向边界框？
我的用例是，我有一个深度照相机，俯视一个有一个物体的桌子(它可以有不规则的几何图形)。由于物体的底部被遮挡了，相机无法获得完整的点云。
从我所能得到的有限的点云信息来看，我如何在它周围安装一个定向包围框？
我打算使用包围盒来计算质量中心，假设均匀密度，并以此作为抓取启发。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-11-29 09:27:24
如果我对你说得对，你为什么不假设：
profile
- bounding
- 将可见点重新投影到平面(表)
- 得到重新投影点周围的边界矩形(不可见点必须在其内部，如果摄像机与投影曲面正交，则不能在外部，在本例中为表格)，这是一个边框，
框底部是表，其顶部与其平行，包含与摄像机最近的点。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59100170
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