点云删掉高程大于0.5的点,并将剩余的点放在一个新的点云里面,假设点云文件为test,pcd且包含rgb信息
时间: 2024-02-05 17:10:31 浏览: 26
可以使用PCL(Point Cloud Library)来实现这个功能。
首先,需要加载点云文件并读取其中的点和RGB信息:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
int main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>("test.pcd", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Could not read file test.pcd \n");
return (-1);
}
std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test.pcd with the following fields: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
std::cout << " " << cloud->points[i].x << " "
<< cloud->points[i].y << " "
<< cloud->points[i].z << " "
<< (int)cloud->points[i].r << " "
<< (int)cloud->points[i].g << " "
<< (int)cloud->points[i].b << std::endl;
return (0);
}
```
接下来,可以使用PCL的滤波器来滤掉高程大于0.5的点,并将剩余的点存储在一个新的点云中:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
int main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>("test.pcd", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Could not read file test.pcd \n");
return (-1);
}
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZRGB> pass;
pass.setInputCloud(cloud);
pass.setFilterFieldName("z");
pass.setFilterLimits(0.0, 0.5);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
pass.filter(*filtered_cloud);
pcl::io::savePCDFileASCII("filtered_cloud.pcd", *filtered_cloud);
std::cout << "Filtered " << filtered_cloud->width * filtered_cloud->height << " data points with the following fields: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < filtered_cloud->points.size(); ++i)
std::cout << " " << filtered_cloud->points[i].x << " "
<< filtered_cloud->points[i].y << " "
<< filtered_cloud->points[i].z << " "
<< (int)filtered_cloud->points[i].r << " "
<< (int)filtered_cloud->points[i].g << " "
<< (int)filtered_cloud->points[i].b << std::endl;
return (0);
}
```
在这个例子中,我们使用了PCL中的`PassThrough`滤波器来滤掉高程大于0.5的点。`setInputCloud`方法用于设置输入点云,`setFilterFieldName`方法用于设置要过滤的字段,这里我们选择`z`表示高程。`setFilterLimits`方法用于设置过滤的范围,这里我们将高程限制在0.0到0.5之间。最后,使用`filter`方法对点云进行滤波并将结果存储在`filtered_cloud`中。我们还可以使用`savePCDFileASCII`方法将结果保存为一个新的点云文件。
需要注意的是,这里我们使用了`pcl::PointXYZRGB`类型的点云,表示每个点包含x、y、z三个坐标和RGB三个颜色分量。如果点云文件中不包含RGB信息,可以使用`pcl::PointXYZ`类型的点云。
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