【表面重建】第二篇：ball-pivoting三角化（未完）

一、声明

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二、算法流程

Ball-pivoting算法是一种常见的表面重建算法，主要用于根据点云数据构建三维表面模型。下面是Ball-pivoting算法的一般流程：

1. 输入: 输入点云数据，其中每个点包含三维坐标信息。
2. 创建空的三角网格: 创建一个初始的空三角网格作为表面模型的基础。
3. 选择起始点: 从输入点云中选择一个点作为起始点。
4. 搜索球体: 在以起始点为球心的固定半径内搜索其他点，这些点将成为球面上的邻居点。
5. 选择球面: 选择当前球面上的三个点作为三角形的顶点，并加入到三角网格中。
6. 检查邻域点: 对于球面上的每个邻居点，检查其与球面的关系。
   • 如果点在球内或接触球面，则将其标记为球面上的一部分，并加入到三角网格中。
   • 如果点在球外，则不将其加入球面，并继续搜索其他点。
7. 继续搜索: 对于每个新加入的点，重复步骤4至步骤6，直到无法找到更多球面上的点。
8. 选择下一个起始点: 选择一个尚未处理的点作为下一个起始点，继续步骤4至步骤7。
9. 网格平滑: 基于三角网格的边界关系，在模型的边缘处进行一些网格平滑处理，以消除不连续或尖锐的几何特征。
10. 输出: 输出生成的三维表面模型。

三、代码

C++代码

C++代码来自网址：https://github.com/rodschulz/BPA。后续可能会对该代码进行解读，未完待续…

Python代码

该代码借助Open3D库，可参见网址（http://www.open3d.org/html/tutorial/Advanced/surface_reconstruction.html）

import open3d as o3d
icloud = o3d.io.read_point_cloud("path_to_input_cloud")

radii = [0.005, 0.01, 0.02, 0.04]
rec_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_ball_pivoting(icloud , o3d.utility.DoubleVector(radii))
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, rec_mesh])