temp.x = centers.at<float>(i, 0)
时间: 2024-02-26 09:54:25 浏览: 26
这是一行代码,其中包含了一个变量赋值操作。根据代码上下文,temp.x是一个变量,而centers是一个Mat类型的变量,它可能是一个矩阵或向量。at<float>(i, 0)是Mat类的成员函数,用于从矩阵中获取指定位置上的元素值,并将其转换为float类型。这里的(i, 0)指定了要获取的元素在矩阵中的行和列的索引。所以这行代码的作用是将centers矩阵中第i行第0列的元素值转换成float类型,并将其赋值给temp.x变量。
相关问题
ProcInfo> <centers> <center>marketplat</center> </centers> <micro.format>false</micro.format> </ProcInfo>
ProcInfo是一个XML标签,用于描述进程信息。在给出的示例中,ProcInfo标签包含了以下子标签和内容:
- centers: 用于指定进程所属的中心或中心列表。在示例中,进程所属的中心是"marketplat"。
- micro.format: 用于指定进程是否使用微格式。在示例中,micro.format的值为false,表示进程不使用微格式。
请注意,以上只是一个示例,实际的ProcInfo标签可能包含更多的子标签和内容,具体取决于系统或应用程序的需求。
int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ> octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector<PointT, AlignedPointT> voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }
这段代码是一个简单的点云处理程序,它加载了一个PCD文件,然后使用八叉树进行体素化处理,并提取出体素中心的点云数据,最后将提取的点云数据保存到另一个PCD文件中。
具体的代码解释如下:
1. 创建一个指向 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 类型的智能指针 `cloud`,并用 `pcl::io::loadPCDFile` 函数加载名为 "cloud71_icp_result.pcd" 的PCD文件到 `cloud` 中。
2. 定义一个体素的大小 `resolution`,设置为 0.5。
3. 输出 `cloud` 中点的数量。
4. 创建一个 `pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ>` 类型的 `octree` 对象,使用 `resolution` 初始化。
5. 将 `cloud` 设置为 `octree` 的输入点云。
6. 将 `cloud` 中的点添加到 `octree` 中。
7. 创建一个存储体素中心点的向量 `voxel_centers`。
8. 使用 `octree.getOccupiedVoxelCenters` 函数提取体素中心点,并将结果保存到 `voxel_centers` 中。
9. 创建一个指向 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 类型的智能指针 `cloud_core`。
10. 设置 `cloud_core` 的宽度为 `voxel_centers.size()`,高度为 1,重新分配内存。
11. 使用循环将 `voxel_centers` 中的点坐标赋值给 `cloud_core`。
12. 创建一个 `pcl::PCDWriter` 对象 `writer`。
13. 使用 `writer.write` 函数将 `cloud_core` 写入名为 "cloud71_icp_result_core2.pcd" 的PCD文件。
14. 输出 `voxel_centers` 的大小。
15. 使用 `system("pause")` 函数暂停程序的执行,等待用户按下任意键后继续执行。
16. 返回 0,表示程序执行成功。
希望这能帮助到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。
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