基于pcl用c++为配准后的点云提取所有平面并用不同颜色可视化
时间: 2024-04-11 17:29:07 浏览: 238
PCL点云统计滤波的C++实现
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您可以使用点云库(例如PCL)和C++编程来实现提取配准后的点云中的平面并可视化。下面是一个简单的代码示例,展示了如何使用PCL库中的函数来完成此任务:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
int main()
{
// 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);
// 创建分割器对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
// 设置分割器参数
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(100);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
// 提取平面
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_plane(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> planes;
int i = 0;
while (cloud->size() > 0.3 * cloud->size()) // 迭代直到剩余点云数量不足总点云数量的30%
{
// 分割最大平面
seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 提取平面点云
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(inliers);
extract.setNegative(false);
extract.filter(*cloud_plane);
planes.push_back(cloud_plane);
// 从原始点云中移除平面
extract.setNegative(true);
extract.filter(*cloud);
i++;
}
// 可视化不同颜色的平面
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Plane Viewer");
viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
for (int j = 0; j < planes.size(); j++)
{
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color_handler(planes[j], rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
viewer.addPointCloud(planes[j], color_handler, "plane" + std::to_string(j));
}
// 显示点云和平面
viewer.addPointCloud(cloud, "original_cloud");
while (!viewer.wasStopped())
{
viewer.spinOnce();
}
return 0;
}
```
请确保您已经安装了PCL库,并将点云数据保存为PCD文件(例如`input_cloud.pcd`)。此示例代码将提取配准后的点云中的所有平面,并使用不同的随机颜色进行可视化。每个提取到的平面将用一个独立的PointCloud对象表示,并使用随机颜色添加到可视化窗口中。
请注意,此代码示例仅提供了一个基本的框架,您可能需要根据您的实际需求进行修改和优化。
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