pcl::getBoundaryFacets(triangles.polygons, boundaries);需要引入什么
时间: 2023-11-22 11:56:02 浏览: 33
这个函数是 PCL(Point Cloud Library) 中的一个函数,如果你想使用它,需要引入 PCL 库,并且包含以下头文件:
```cpp
#include <pcl/surface/impl/convex_hull.hpp>
#include <pcl/surface/impl/ear_clipping.hpp>
```
同时还需要定义以下命名空间:
```cpp
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace pcl::console;
using namespace pcl::visualization;
using namespace pcl::surface;
```
相关问题
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/surface/gp3.h> int main(int argc, char** argv) { // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("fw/00.pcd", *cloud); // 创建重建对象 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); pcl::PolygonMesh triangles; pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3; // 设置参数 gp3.setSearchRadius(0.025); gp3.setMu(2.5); gp3.setMaximumNearestNeighbors(100); gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); gp3.setNormalConsistency(false); // 执行重建 tree->setInputCloud(cloud); gp3.setInputCloud(cloud); gp3.setSearchMethod(tree); gp3.reconstruct(triangles); // 将 pcl::PolygonMesh 转换为 pcl::PCLPointCloud2 pcl::PCLPointCloud2 cloud2; pcl::toPCLPointCloud2(triangles, cloud2); // 保存结果 pcl::io::savePCDFile("fw/01.pcd", cloud2); return 0; } 这个代码报错:error: no matching function for call to ‘toPCLPointCloud2(pcl::PCLPointCloud2&, pcl::PCLPointCloud2&)’ pcl::toPCLPointCloud2(triangles.cloud, cloud2);如何修改,修改发给我
根据错误提示,`toPCLPointCloud2`函数的参数类型不匹配。`triangles`是`pcl::PolygonMesh`类型,而`toPCLPointCloud2`函数要求的第一个参数是`pcl::PointCloud`类型,因此需要将`triangles`转换成点云类型后再进行转换。
以下是修改后的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("fw/00.pcd", *cloud);
// 创建重建对象
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::PolygonMesh triangles;
pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3;
// 设置参数
gp3.setSearchRadius(0.025);
gp3.setMu(2.5);
gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);
gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4);
gp3.setMinimumAngle(M_PI/18);
gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3);
gp3.setNormalConsistency(false);
// 执行重建
tree->setInputCloud(cloud);
gp3.setInputCloud(cloud);
gp3.setSearchMethod(tree);
gp3.reconstruct(triangles);
// 将 pcl::PolygonMesh 转换为 pcl::PointCloud
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_mesh;
pcl::fromPCLPointCloud2(triangles.cloud, cloud_mesh);
// 将 pcl::PointCloud 转换为 pcl::PCLPointCloud2
pcl::PCLPointCloud2 cloud2;
pcl::toPCLPointCloud2(cloud_mesh, cloud2);
// 保存结果
pcl::io::savePCDFile("fw/01.pcd", cloud2);
return 0;
}
```
这个代码将`triangles`先转换成`pcl::PointCloud`类型,再通过`fromPCLPointCloud2`函数将其转换成`pcl::PCLPointCloud2`类型,就可以成功保存结果了。
// 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>("input cloud.pcd",*cloud); 定义直通滤波器 pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass;pass.setInputCloud(cloud);pass.setFilterFieldName ("x") ; pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);// 应用直通滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);pass.filter(*filtered cloud) ; //定义提取滤波器pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract;extract.setInputCloud(cloud) : extract.setIndices (pass.getRemovedIndices ()) ;extract .setNeaative(true) : / 应用提取滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);extract.filter(*extracted cloud) : // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("filtered cloud,pcd"*filtered cloud);pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYz>("extracted cloud.pcd"*extracted cloud) ;优化这段代码
:优化方法:
1. 增加注释,使得代码更易于理解。
2. 将代码分成多个函数,使得每个函数专门做一件事,利于维护和修改。
3. 减少冗余代码,将重复的代码封装成一个函数并重复利用,使代码更简洁。
4. 可以考虑并行化操作,提高代码执行效率。
修改后的代码如下:
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr loadPointCloud(const std::string& fileName)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>(fileName, *cloud);
return cloud;
}
// 直通滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr passThroughFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud)
{
pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass;
pass.setInputCloud(cloud);
pass.setFilterFieldName("x");
pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);
pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);
pass.filter(*filtered);
return filtered;
}
// 提取滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::vector<int>& removedIndices)
{
pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud) ;
extract.setIndices(removedIndices);
extract.setNegative(true);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);
extract.filter(*extracted);
return extracted;
}
// 保存滤波后的点云数据
void savePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::string& fileName)
{
pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>(fileName, *cloud);
}
// 主函数
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = loadPointCloud("input cloud.pcd");
// 应用直通滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud = passThroughFilter(cloud);
// 应用提取滤波器
std::vector<int> removedIndices = pass.getRemovedIndices();
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractedCloud = extractFilter(cloud, removedIndices);
// 保存滤波后的点云数据
savePointCloud(filteredCloud, "filtered cloud.pcd");
savePointCloud(extractedCloud, "extracted cloud.pcd");
return 0;
}