Error in if (is.projected(obj)) { : missing value where TRUE/FALSE needed In addition: Warning message: In spTransform(spdf, utm) : NULL source CRS comment, falling back to PROJ string
时间: 2024-03-30 08:37:30 浏览: 105
这个错误提示显示在使用 `spTransform` 函数时出现了问题,可能是因为传入的 `Spatial*` 对象没有正确设置投影坐标系。出现这个问题的原因可能有以下几种情况:
1. 数据中没有设置投影坐标系,或者投影坐标系信息缺失。此时,需要先确定数据所在的投影坐标系,并将其设置为 `Spatial*` 对象的投影坐标系。
2. 投影坐标系信息不正确,或者与实际数据不匹配。此时,需要检查投影坐标系的设置是否正确,特别是投影坐标系的参数设置是否与实际数据相符。
3. 数据中存在缺失值或无效值。此时,需要先对数据进行清洗和预处理,确保数据中没有缺失值或无效值。
针对这个错误,可以先检查数据和代码,确认数据中是否设置了正确的投影坐标系,并重新设置投影坐标系后再次尝试运行代码。如果问题仍未解决,可以提供更多的代码和数据信息,以便更好地解决问题。
相关问题
pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象 chull.setInputCloud (cloud_projected); ...
### 回答1:
这段代码使用了点云库 PCL 中的 ConcaveHull 类来进行多边形提取。它的基本流程如下:
1. 创建一个 ConcaveHull 对象。
2. 将待处理的点云设置为输入点云,这里使用了 setInputCloud 函数,参数为 cloud_projected,表示经过投影变换后的点云。
3. 设置一些参数,例如 alpha 参数控制了多边形的凹度(concavity),数值越小则生成的多边形越凸,数值越大则生成的多边形越凹。
4. 调用 reconstruct 函数进行多边形提取,得到一个包含多个凸多边形的输出点云。这些凸多边形组合起来就可以近似地表示原始点云的形状。
需要注意的是,ConcaveHull 是一种基于凸壳(Convex Hull)的算法,它可以提取出原始点云的边界信息,但不能保证提取出的多边形是连通的或者符合预期的形状。如果需要更精细的形状表示,可以考虑使用其他算法,例如基于 Alpha Shape 的算法。
### 回答2:
pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象
chull.setInputCloud (cloud_projected);
以上代码用于创建一个pcl::ConcaveHull对象chull,并将投影后的点云cloud_projected作为输入。
pcl::ConcaveHull是PCL库中用于提取点云中的凹多边形的类。它通过将点云表面点连接起来,提取出凹多边形的边界。输入点云必须是一个2D平面点云,即所有点的z坐标相同。
首先,我们需要创建一个pcl::ConcaveHull对象,这个对象将用于执行凹多边形提取操作。
然后,通过调用chull.setInputCloud(cloud_projected),将投影后的点云cloud_projected设置为输入。这个函数会将点云cloud_projected中的点复制到ConcaveHull对象的内部成员变量input_中,以供后续处理。
接下来,可以使用chull.reconstruct方法执行凹多边形提取操作。这个方法会将输入点云中的凹多边形提取出来,并将结果保存在ConcaveHull对象的内部成员变量concave_hull_中。
提取的凹多边形可以使用以下方法访问:
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr hull_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
chull.getHullPoints(*hull_cloud);
上面的代码将提取的凹多边形点云保存在了名为hull_cloud的pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>指针中。
最后,我们可以根据需要对提取的凹多边形点云进行进一步处理,比如可视化、保存等。
总结:以上的代码创建了一个ConcaveHull对象chull,并将投影后的点云cloud_projected设置为输入。调用reconstruct方法后,可通过getHullPoints方法获取提取的凹多边形点云。
### 回答3:
pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象
chull.setInputCloud(cloud_projected); // 设置输入点云数据
在这段代码中,首先我们创建了一个pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ>对象,该对象用于执行多边形提取操作。ConcaveHull是一个基于凸壳的算法,可以从给定的点云数据中提取多边形数据。需要注意的是,这里我们使用pcl::PointXYZ作为点云数据的类型。
然后,我们调用setInputCloud()函数将待处理的点云数据传递给多边形提取对象。cloud_projected是一个经过投影处理的点云数据,可能是为了将三维点云数据投影到二维平面上。通过将点云数据传递给setInputCloud()函数,我们将输入数据设置为cloud_projected。
具体来说,多边形提取算法将在cloud_projected点云数据上执行,以提取出一系列的多边形数据。这些多边形可以是点云数据中的平面或者其他几何形状。多边形提取算法可以用于诸如点云分割、特征提取、物体识别等应用中。
projection must be a string, None or implement a _as_mpl_axes method, not {'projection': <Projected CRS: +proj=eqc +ellps=WGS84 +a=6378137.0 +lon_0=0.0 +to ...> Name: unknown
这个错误是因为你传递给函数的参数不是预期的类型。根据错误消息,你传递的值是一个字典,而函数期望的是一个字符串、None或实现了_as_mpl_axes方法的对象。
根据你提供的错误消息中的信息,你可能正在使用某个地理坐标系统(CRS)来设置投影。然而,函数可能只接受字符串形式的投影参数。
要解决这个问题,你可以检查你传递给函数的参数,并确保它是一个字符串类型的投影值。如果你使用的是某个库或框架的函数,可以查阅对应文档以了解正确的参数格式和使用方法。
如果你需要更详细的帮助,请提供更多上下文或相关代码,这样我就能够更准确地指导你解决问题。
阅读全文