cloudcompar中道路边线半自动提取思路

需要借助OpenCV。
1，首先在点云数据中选中两个道路边线点，确定走向；
2，沿线走向，做垂直的矩形；
3，用矩形裁剪点云；
4，根据裁剪点云的实际长和宽，以及要划分的单元格大小，新建图像，像素值取落在该单元格的最大Z值。单元格大小以能区分出点云扫描线数据为准；
5，过滤掉点云数据中Z值过高异常点；
6，以最低点为基准，找出路面层，并获取路面层的平均Z值；
7，以6中在z值为阈值，二值化影像；
8，使用findContours(dstImg, tmpContours, herarcy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);函数，找到图像中的线条，线条只保存拐点数据；
9，依次计算没个线条中，连续两点之间的坡度值，若值大于30度，则为备选的拐点；
10，从9中的备选拐点集合中，查找到Z值最小的点，作为道路边界线点；
11，以新找到的点为边线走向，循环2~10。