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点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。扫描物体轮廓不仅包含位置和形状信息，而且可作为一种先验形状信息推断其结构以辅助三维模型重建，因此轮… 目录 0 简述1 点云轮廓提取原理2 点云轮廓提取应用3 算法步骤4 代码实现5 结果展示 0 简述
点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。扫描物体轮廓不仅包含位置和形状信息，而且可作为一种先验形状信息推断其结构以辅助三维模型重建，因此轮廓提取一直都是一个研究的热点。由于扫描对象形状复杂多样、点云数据具有分布不规则和密度不均等特性，以及传感器扫描模式不同和场景中其他地物遮挡等多种因素的影响，自动、准确地提取轮廓仍然具有较大的挑战。本篇通过一种基于邻域三角形距离算法介绍点云轮廓边界提取的实现。 1 点云轮廓提取原理
点云轮廓提取通过分析点云中每个点的邻域关系，提取点云表面的轮廓线。其原理主要包括以下几点：
邻域关系计算 点云轮廓提取首先需要确定每个点的邻域，通常使用K近邻算法确定每个点最近的K个点。然后，通过计算邻域内点之间的距离和角度等信
