Three.js+pcl.js 实现Web端的点云处理+显示
源码可见 Github : 点云处理+显示
1 功能实现
在前面我们实现了PCD的加载器的基础上，这次将加上 pcl.js —— 著名的PCL库的web版本，详情见https://pcl.js.org/，来处理我们加载上去的点云。
具体实现如下：
用户可以通过每个板块的右上角进行处理前 / 后的切换，还可以通过一些参数调控pcl算法（注意：调完参数后需要切换显示模式才能生效）
- 点云过滤示例1：
- 主要功能：通过统计离群值移除算法，用户可以调整参数
meanK和stddevMulThresh查看过滤效果。
- 主要功能：通过统计离群值移除算法，用户可以调整参数
- 点云关键点提取示例2：
- 主要功能：应用 ISS（Intrinsic Shape Signatures） 算法进行关键点提取，用户可以调整参数
SalientRadius、NonMaxRadius、Threshold21、Threshold32和MinNeighbors查看效果。
- 主要功能：应用 ISS（Intrinsic Shape Signatures） 算法进行关键点提取，用户可以调整参数
- 最小切割示例3：
- 主要功能：通过最小切割算法，用户可以调整参数
Radius、Sigma、SourceWeight和NumberOfNeighbours查看效果。
- 主要功能：通过最小切割算法，用户可以调整参数
2 具体实现
本项目是基于 Three.js 和 pcl.js 实现的简单一个Web应用程序，用于可视化三维点云数据并且处理三维点云。
使用 VSCode 的 Live Serve 搭建网络编程的环境，采用CDN的方式引入 Three.js (版本：r158) 和 pcl.js（版本：1.16.0）
2.1 html
HTML 代码定义了一个基本网页，用于使用三个不同的JS文件处理点云数据：
PCLFilter.jsPCLKeyPoints.jsPCLCutter.js
结构：
页面包含一个分为三个面板的容器
每个面板都有一个用于选择“原始”和“过滤”点云数据显示的单选按钮组
通过 radio 按钮选择不同的显示模式，可以查看原始点云数据或经过处理后的点云数据。
每个面板还有一个引用特定
.js文件的脚本标签使用 flex 布局来布局三个面板，使页面分为左上，左下，右，三个板块
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>PCD visulize</title>
<style>
body {
margin: 0;
padding: 0;
overflow: hidden;
}
</style>
</head>
<body style="color: rgb(131, 131, 131);">
<script type="importmap">
{
"imports": {
"three": "https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.158.0/build/three.module.js",
"three/addons/": "https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.158.0/examples/jsm/"
}
}
</script>
<div class="container">
<div class="panel panel1" id="Panel1"
style="position: relative;height: calc(50vh - 2px);width: 50vw;border-bottom: #ccc 2px solid;border-right: #ccc 2px solid">
<fieldset style="position: absolute; right: 0; top: 0;">
<legend>选择显示模式</legend>
<div>
<input type="radio" id="original1" name="display1" value="original1" checked />
<label for="original1">处理前</label>
</div>
<div>
<input type="radio" id="filtered1" name="display1" value="filtered1" />
<label for="filtered1">处理后</label>
</div>
</fieldset>
<script type="module" src="js/PCLFilter.js"> </script>
</div>
<div class="panel panel2" id="Panel2"
style="position: absolute;right: 0;top: 0;height: 100vh;width: calc(50vw - 4px);">
<fieldset style="position: absolute; right: 0; top: 0;">
<legend>选择显示模式</legend>
<div>
<input type="radio" id="original2" name="display2" value="original2" checked />
<label for="original2">处理前</label>
</div>
<div>
<input type="radio" id="filtered2" name="display2" value="filtered2" />
<label for="filtered2">处理后</label>
</div>
</fieldset>
<script type="module" src="js/PCLKeyPoints.js"> </script>
</div>
<div class="panel panel3" id="Panel3"
style="position: relative;height: 50vh;width: 50vw;border-right: #ccc 2px solid">
<fieldset style="position: absolute; right: 0; top: 0;">
<legend>选择显示模式</legend>
<div>
<input type="radio" id="original3" name="display3" value="original3" checked />
<label for="original3">处理前</label>
</div>
<div>
<input type="radio" id="filtered3" name="display3" value="filtered3" />
<label for="filtered3">处理后</label>
</div>
</fieldset>
<script type="module" src="js/PCLCutter.js"> </script>
</div>
</div>
<style>
.container {
/* display: grid; */
/* grid-template-columns: 1fr 1fr;
grid-template-rows: 1fr 1fr; */
height: 100vh;
}
.panel {
flex: 1 0 50%;
border: 1px solid #ccc;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}
#panel2 {
height: 100vh;
}
</style>
</body>
</html>2.2 js
该项目中有三个类似的JS文件，每个都大同小异，只是使用了不同的PCL功能罢了，我将主要详细讲解其中一个的全流程
2.2.1 PCLFilter.js
实现点云过滤处理
1. 引入库
通过 import 方式引入了 pcl.js 和 three.js 库，以及一些 three.js 相关的模块。
import * as PCL from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/pcl.js@1.16.0/dist/pcl.esm.js";
import * as THREE from 'three';
import { OrbitControls } from 'three/addons/controls/OrbitControls.js';
import { PCDLoader } from 'three/addons/loaders/PCDLoader.js';
import { GUI } from 'three/addons/libs/lil-gui.module.min.js';2. three.js 初始化
three.js 的经典三大件，初始化了 OrbitControls 使我们可以用鼠标控制点云，还创建了一个GUI
const container = document.getElementById('Panel1');
// 创建场景、相机、渲染器
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(80, container.offsetWidth / container.offsetHeight, 0.01, 10000000);
camera.position.set(0, 0, 1.5);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(container.offsetWidth, container.offsetHeight);
container.appendChild(renderer.domElement);
// 创建控制器
const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
var gui = new GUI();
gui.title('示例1：点云过滤');
var attributesFolder = gui.addFolder('点云设置');
gui.domElement.style.left = '0.1%';
gui.domElement.style.position = 'absolute';3. 加载点云数据执行滤波
- 异步加载点云数据： 通过
fetch函数异步获取点云数据，将数据转换为ArrayBuffer；使用PCL.init初始化 pcl.js 库，指定 wasm 文件的路径；再使用PCL.loadPCDData函数加载点云数据 - 创建 StatisticalOutlierRemoval 滤波器： 使用
new PCL.StatisticalOutlierRemoval()创建统计离群值滤波器；使用sor.setMeanK和sor.setStddevMulThresh设置滤波器的参数；再使用sor.filter()对点云进行滤波 - 保存滤波后和原始点云的数据： 使用
PCL.savePCDDataASCII将滤波后和原始点云的数据保存为 ASCII 格式 - 绑定事件： 调用
bindEvent()函数，用于处理滤波后数据
let cloud; // 存储点云数据
let cloudOriginalData; // 存储原始点云数据
let cloudFilteredData; // 存储滤波后的点云数据
async function main() {
// 异步获取点云数据
const cloudBuffer = await fetch("./images/point_cloud.pcd").then((res) =>
res.arrayBuffer()
);
// 初始化 pcl.js 库
await PCL.init({
url: `https://cdn.jsdelivr.net/npm/pcl.js/dist/pcl-core.wasm`
});
// 加载点云数据
cloud = PCL.loadPCDData(cloudBuffer, PCL.PointXYZ);
// 创建 StatisticalOutlierRemoval 滤波器
const sor = new PCL.StatisticalOutlierRemoval();
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(40);
sor.setStddevMulThresh(3.0);
// 对点云进行滤波
const cloudFiltered = sor.filter();
// 保存滤波后和原始点云的数据（ASCII格式）
cloudFilteredData = PCL.savePCDDataASCII(cloudFiltered);
cloudOriginalData = PCL.savePCDDataASCII(cloud);
// 绑定事件
bindEvent();
}
// 调用 main 函数
main();4. 显示切换
bindEvent切换函数
为页面上的两个单选按钮添加 "change" 事件监听器，实现用户选择显示原始点云或滤波后点云的功能
function bindEvent() { // 初始显示原始点云 showPointCloud(cloudOriginalData); // 获取两个单选按钮元素 const radioOriginal = document.getElementById("original1"); const radioFiltered = document.getElementById("filtered1"); // 为两个单选按钮添加 "change" 事件监听器 [radioOriginal, radioFiltered].forEach((el) => { el.addEventListener("change", (e) => { const mode = e.target.id; // 获取选中按钮的 id reset(); // 重置 GUI // 根据选中的按钮 id，显示相应的点云数据 switch (mode) { case "original1": showPointCloud(cloudOriginalData); break; case "filtered1": showPointCloud(cloudFilteredData); break; } }); }); }GUI重置函数
- 删除之前的 GUI：使用
gui.destroy()方法删除之前的 GUI 实例。 - 创建新的 GUI 实例：创建一个新的 GUI 实例，并进行一些设置，如添加标题、文件夹等。
- 删除之前的点云：通过
scene.remove(scene.children[0])删除之前的点云对象。
function reset() { // 删除之前的 GUI gui.destroy(); // 创建一个新的 GUI 实例 gui = new GUI(); // gui.add(isRotation, 'bool').name('旋转'); gui.title('点云过滤'); attributesFolder = gui.addFolder('点云设置'); gui.domElement.style.left = '0.1%'; gui.domElement.style.position = 'absolute'; // 删除之前的点云 scene.remove(scene.children[0]); }- 删除之前的 GUI：使用
5. 点云显示
- 将PCL的点云的数据（ASCII格式），转换为URL以便 three.js 的PCD加载
- 将 ArrayBuffer 转换为字符串： 使用
TextDecoder将输入的ArrayBuffer数据解码为字符串。 - 从字符串创建 Blob： 使用
Blob构造函数将字符串数据转换为Blob对象，设置 MIME 类型为 'text/plain'。 - 从 Blob 创建 URL： 使用
URL.createObjectURL创建一个包含Blob数据的 URL，用于加载点云模型。
- 将 ArrayBuffer 转换为字符串： 使用
- three.js 的点云加载显示
- 加载点云模型：使用点云加载器的
load方法加载点云模型。在加载完成后，调用回调函数，其中points包含了点云的几何信息。 - 几何变换：对点云的几何进行居中和绕 X 轴旋转。
- 创建点云材质：使用
THREE.PointsMaterial创建点云的材质，设置颜色、点大小等属性。 - 根据点云数据设置颜色：根据当前点云是原始数据还是滤波后的数据，设置点云的颜色。
- 创建点云对象：使用
THREE.Points创建点云对象，将其添加到场景中。 - 在 GUI 中添加点云相关设置：使用
attributesFolder.addFolder创建一个 GUI 文件夹，添加文件名、点数、点大小、点颜色等设置。
- 加载点云模型：使用点云加载器的
function showPointCloud(currentPointCloud) {
// 将 ArrayBuffer 转换为字符串
const decoder = new TextDecoder('utf-8');
const pcdString = decoder.decode(new Uint8Array(currentPointCloud));
// 从字符串创建 Blob
const blob = new Blob([pcdString], { type: 'text/plain' });
// 从 Blob 创建 URL
const url = URL.createObjectURL(blob);
// 创建点云加载器
const loader = new PCDLoader();
// 加载点云模型
loader.load(url, function (points) {
// 将点云几何居中
points.geometry.center();
points.geometry.rotateX(Math.PI);
// 创建点云材质
const material = new THREE.PointsMaterial({ color: 0xffffff, size: 0.02, vertexColors: false });
// 根据当前点云是原始数据还是滤波后的数据设置点云颜色
if (currentPointCloud == cloudOriginalData) {
material.color.setHex(0xad1010); // 设置为红色
} else {
material.color.setHex(0x1ea10c); // 设置为绿色
}
// 创建点云对象
const pointCloud = new THREE.Points(points.geometry, material);
scene.add(pointCloud);
// 在 GUI 中添加点云相关设置
const folder = attributesFolder.addFolder(`点云 0`);
const text = { pointsNum: points.geometry.attributes.position.count, file: "初始pcd" };
folder.add(text, 'file').name('文件');
folder.add(text, 'pointsNum').name('点数');
folder.add(material, 'size', 0.001, 0.03).name('点大小');
folder.addColor(material, 'color').name('点颜色');
});
}6. 参数调整更新
创建和配置 GUI
- 创建 GUI 实例：使用
GUI类创建了一个 GUI 实例。 - 设置 GUI 样式：通过
domElement对象的样式属性设置 GUI 的位置和样式。
var plcgui = new GUI(); plcgui.domElement.style.left = '0.1%'; plcgui.domElement.style.top = '175px'; plcgui.domElement.style.position = 'absolute';- 定义参数对象
params：包含两个属性meanK和stddevMulThresh，分别表示均值的 K 值和标准差的倍数阈值。 - 使用
plcgui.add添加控件：将参数添加到 GUI 中，并使用onChange事件指定在值变化时调用filterPointCloud函数。 - 设置控件的范围和名称：对
meanK设置范围为 1 到 100，对stddevMulThresh设置范围为 0.1 到 10，并为每个控件指定名称。
const params = { meanK: 40, stddevMulThresh: 3.0 }; plcgui.add(params, 'meanK', 1, 100).name('meanK').onChange(filterPointCloud); plcgui.add(params, 'stddevMulThresh', 0.1, 10).name('stddevMulThresh').onChange(filterPointCloud);- 创建 GUI 实例：使用
过滤点云函数
与之前的初始滤波的操作一致
async function filterPointCloud() { const cloudBuffer = await fetch("./images/point_cloud.pcd").then((res) => res.arrayBuffer() ); cloud = PCL.loadPCDData(cloudBuffer, PCL.PointXYZ); const sor = new PCL.StatisticalOutlierRemoval(); sor.setInputCloud(cloud); sor.setMeanK(params.meanK); sor.setStddevMulThresh(params.stddevMulThresh); const cloudFiltered = sor.filter(); cloudFilteredData = PCL.savePCDDataASCII(cloudFiltered); cloudOriginalData = PCL.savePCDDataASCII(cloud); }
7. 渲染循环
function animate() {
requestAnimationFrame(animate);
// 渲染场景
renderer.render(scene, camera);
}
animate();2.2.2 PCLKeyPoints.js
实现点云关键点提取操作
大致内容与 PCLFilter.js 相似，这里只对关键差异之处进行描述
1. 关键点提取
- 计算点云分辨率： 使用
PCL.computeCloudResolution计算点云的分辨率。 - 创建 Kd 树和 ISS 关键点提取器： 使用
PCL.SearchKdTree创建 Kd 树，使用PCL.ISSKeypoint3D创建 ISS 关键点提取器。 - 设置参数： 设置 ISS 关键点提取器的各项参数，如搜索半径、非极大值抑制半径、阈值等。
- 计算关键点： 使用
compute方法计算关键点，并将结果保存在keypoints中。
注意：此处是将结果（关键点）保存到了
keypoints当中
let cloud;
let keypoints;
async function main() {
const cloudBuffer = await fetch("./images/point_cloud.pcd").then((res) =>
res.arrayBuffer()
);
await PCL.init({
url: `https://cdn.jsdelivr.net/npm/pcl.js/dist/pcl-core.wasm`
});
cloud = PCL.loadPCDData(cloudBuffer, PCL.PointXYZ);
const resolution = PCL.computeCloudResolution(cloud);
const tree = new PCL.SearchKdTree();
const iss = new PCL.ISSKeypoint3D();
keypoints = new PCL.PointCloud();
iss.setSearchMethod(tree);
iss.setSalientRadius(6 * resolution);
iss.setNonMaxRadius(4 * resolution);
iss.setThreshold21(0.975);
iss.setThreshold32(0.975);
iss.setMinNeighbors(5);
iss.setInputCloud(cloud);
iss.compute(keypoints);
cloudOriginalData = PCL.savePCDDataASCII(cloud);
bindEvent();
}2. 关键点显示
在 bindEvent() 函数中设置显示 false/true 来控制显示关键点
function bindEvent() {
...
switch (mode) {
case "original2":
showPointCloud(false);
break;
case "filtered2":
showPointCloud(true);
break;
...
}- 展示关键点：如果
showKeypoints为真，将关键点的坐标添加到pos数组中，并创建关键点的BufferGeometry和PointsMaterial。 - 创建点云对象：创建点云的
BufferGeometry和PointsMaterial。 - 组合点云和关键点：将点云和关键点组合到一个
THREE.Group中。 - 调整位置：通过计算包围盒中心，调整组的位置，使其居中。
- GUI 设置：在 GUI 中添加点云和关键点的相关设置，如文件名、点数、点大小、颜色等。
function showPointCloud(showKeypoints) {
...
const pos = [];
// 如果需要展示关键点
if (showKeypoints) {
for (let i = 0; i < keypoints.points.size; ++i) {
const point = keypoints.points.get(i);
pos.push(point.x, point.y, point.z);
}
}
// 创建关键点 PointsMaterial
const geometry = new THREE.BufferGeometry();
geometry.setAttribute('position', new THREE.Float32BufferAttribute(pos, 3));
const keypointsMaterial = new THREE.PointsMaterial({ size: 0.05, color: 0xff0000 });
const keypointsMesh = new THREE.Points(geometry, keypointsMaterial);
// 创建点云的 PointsMaterial
const material = new THREE.PointsMaterial({ color: 0xffffff, size: 0.02, vertexColors: false });
const pointCloud = new THREE.Points(points.geometry, material);
// 创建一个组，将点云和关键点添加到组中
const group = new THREE.Group();
group.add(pointCloud);
group.add(keypointsMesh);
// 调整组的旋转，使其在显示时朝上
group.rotation.set(Math.PI, 0, 0);
// 计算组的包围盒
const boundingBox = new THREE.Box3();
boundingBox.setFromObject(group);
// 获取包围盒中心
const center = new THREE.Vector3();
boundingBox.getCenter(center);
// 计算平移向量，使组居中
const translation = new THREE.Vector3();
translation.subVectors(new THREE.Vector3(0, 0, 0), center);
group.position.add(translation);
// 将组添加到场景中
scene.add(group);
...
// 在GUI中添加关键点大小的调整
folder.add(keypointsMaterial, 'size', 0.03, 0.1).name('关键点大小');
...
}2.2.3 PCLCutter.js
实现点云最小切割操作
大致内容与 PCLFilter.js 相似，这里只对关键差异之处进行描述
1. 最小切割
- **创建对象中心和前景点云：**创建一个表示对象中心的
PCL.PointXYZ实例，并创建一个前景点云foregroundPoints，将对象中心添加到其中。 - **创建 MinCutSegmentation 分割器：**使用
PCL.MinCutSegmentation创建点云分割器。 - **设置分割器参数：**设置分割器的参数，包括前景点云、输入点云、半径、标准差、源权重和邻居数量等。
- **执行分割：**执行分割操作。
- **获取着色的点云：**使用
getColoredCloud方法获取切割部分着色的点云数据，并保存到cloudFilteredData中。
async function main() {
const cloudBuffer = await fetch("./images/point_cloud.pcd").then((res) =>
res.arrayBuffer()
);
await PCL.init({
url: `https://cdn.jsdelivr.net/npm/pcl.js/dist/pcl-core.wasm`
});
cloud = PCL.loadPCDData(cloudBuffer, PCL.PointXYZ);
const objectCenter = new PCL.PointXYZ(2, 0, 0);
const foregroundPoints = new PCL.PointCloud();
foregroundPoints.addPoint(objectCenter);
const seg = new PCL.MinCutSegmentation();
seg.setForegroundPoints(foregroundPoints);
seg.setInputCloud(cloud);
seg.setRadius(3.0433856);
seg.setSigma(0.1);
seg.setSourceWeight(0.8);
seg.setNumberOfNeighbours(14);
seg.extract();
const coloredCloud = seg.getColoredCloud();
cloudFilteredData = PCL.savePCDDataASCII(coloredCloud);
cloudOriginalData = PCL.savePCDDataASCII(cloud);
bindEvent();
}2. 最小切割显示
在 showPointCloud 函数中通过设置是否显示点云的顶点颜色来显示切割部分
let showVertColor = false;
// 当前是切割后的点云就显示点云颜色
if (currentPointCloud != cloudOriginalData) {
showVertColor = true;
}
// 创建点云材质
const material = new THREE.PointsMaterial({ color: 0xffffff, size: 0.02, vertexColors: showVertColor });3 源码
源码见 Github : 图像与动画实验