pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud 赋值点个数为100 C++

在C++中，`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud` 是一个指向 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 类型的智能指针。用于管理一个点云对象的内存，并提供对该对象的访问和操作。

要将 `filtered_cloud` 赋值为包含100个点的点云，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个新的 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 对象，命名为 `cloud`。
2. 使用 `resize()` 函数将 `cloud` 的大小调整为100，以容纳100个点。
3. 将 `cloud` 赋值给 `filtered_cloud`。

下面是示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  // 创建智能指针

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud = *filtered_cloud;  // 获取指针指向的对象引用

cloud.resize(100);  // 调整点云大小为100

// 对点云进行操作，例如赋值坐标等...

请注意，这只是一个示例，实际上你可能需要根据你的具体需求对点云进行更详细的操作。

相关问题

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud 写点的大小的个数为100

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud是一个指向pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>类型的智能指针。它表示一个点云数据集，其中每个点都具有三个坐标(x, y, z)。在这种情况下，filtered_cloud的大小为100，即它包含了100个点。

// 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;
}