pcl::VoxelGrid<PointType> sor;解释这个代码sor.setLeafSize(i, i, i);
时间: 2024-05-27 21:10:28 浏览: 60
这段代码的作用是创建了一个 VoxelGrid 滤波器对象,用于对点云数据进行降采样。其中,pcl是 Point Cloud Library 的缩写,VoxelGrid 是点云滤波器的一种,PointType 是点云数据类型。sor.setLeafSize(i, i, i) 设置了滤波器的体素大小,即对点云数据进行降采样的粗细程度。
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pcl::VoxelGrid<PointType> sor;解释这个代码sor.filter(*temp_model);
这段代码使用了点云库PCL中的VoxelGrid滤波器,对名为temp_model的点云进行滤波处理。具体实现过程中,该滤波器会将点云划分为一个个小立方体体素,并计算每个体素中所有点的平均位置,从而实现点云的降采样。而sor.filter(*temp_model)则是调用了该滤波器的filter函数,输入为temp_model指向的点云。
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PLYReader reader; reader.read(path + ".ply", *cloud); std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl; pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor; // 创建滤波对象 sor.setInputCloud(cloud); // 设置需要过滤的点云给滤波对象 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行滤波处理,存储输出 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write(path + "_out.pcd", cloud_filtered);
这段代码使用了点云库(Point Cloud Library,PCL)来对初始点云数据进行简化。
首先,通过创建`pcl::PCLPointCloud2`类型的指针`cloud`和`cloud_filtered`来存储原始点云和简化后的点云数据。
接下来,使用`pcl::PLYReader`读取指定路径下的.ply格式的点云文件,并将读取的数据存储在`cloud`中。
然后,打印出原始点云的信息,包括数据点的数量和字段列表。
接下来,创建了一个`pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2>`对象`sor`作为滤波器对象。调用`sor.setInputCloud(cloud)`将需要进行滤波的点云设置为`cloud`。调用`sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f)`设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体。最后,调用`sor.filter(*cloud_filtered)`执行滤波操作,并将结果存储在`cloud_filtered`中。
然后,再次打印出简化后的点云信息,包括数据点的数量和字段列表。
最后,使用`pcl::PCDWriter`将简化后的点云数据写入.pcd格式的文件,文件名为原始文件名加上"_out"后缀。
这段代码展示了使用PCL库中的体素网格滤波器对点云数据进行简化的过程。通过调整`setLeafSize`函数中的参数,可以改变体素的大小,从而控制简化后的点云密度。