需求分析

• 确定是2D还是3D处理？
• 数据采集方式与精度要求。

仿真与评估

• 通过仿真验证算法性能。

方案设计

• 硬件方案：选择高精度点云硬件。
• 软件方案：Halcon或OpenCV为主。

精度与效率优化

• 结合硬件配置，平衡精度与处理速度。

详细设计与开发

• 核心算法实现：切平面交线、法向量重建等。

测试与调试

• 验证边界提取的准确性与鲁棒性。

交付与维护

• 文档交付与系统维护支持。

读取点云数据

• 使用read_object_model_3d读取鞋点云文件。

去噪与分割

• 基于连通域分割，使用connection_object_model_3d算子去噪，实现区域切割。

滤波与筛选

• 使用select_object_model_3d进行点云筛选，保留关键区域。

坐标系变换

• 通过仿射变换将鞋点云变换至主轴（X、Y、Z轴）平行的坐标系。
• 使用moments_object_model_3d计算主轴，并通过rigid_trans_object_model_3d实现刚体变换。

最小外接盒计算

• 使用smallest_bounding_box_object_model_3d计算最小外接盒，确保点云整齐。

切平面交线提取

• 在X轴上逐步做切平面，计算与点云的交线。
• 使用gen_plane_object_model_3d生成切平面，intersect_plane_object_model_3d计算交线点云。

XLD轮廓提取

• 将交线投影至二维XLD平面，提取轮廓起点与终点。
• 使用get_contour_xld获取关键点坐标。

外边界点云生成

• 将XLD起点与终点映射回3D点云坐标，生成外边界点云模型。

结果验证

• 显示原始点云与外边界点云，验证提取精度与准确性。