严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0135 class "pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ>" 没有成员 "setRadiusLimits" STL配准 F:\点云处理\点云数据预处理\STL配准\STL配准\STL配准\STL.cpp 27
时间: 2023-08-06 10:03:37 浏览: 62
非常抱歉,我之前的回答有误。`pcl::ExtractPolygonalPrismData` 类确实没有名为 `setRadiusLimits` 的成员函数。
如果你想设置圆柱体的高度范围,你可以使用 `setHeightLimits` 函数,而不是 `setRadiusLimits` 函数。以下是修正后的代码示例:
```cpp
pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ> prism;
prism.setInputPlanarHull(mesh); // 使用多边形网格作为输入
prism.setHeightLimits(0.0, 1.0); // 设置圆柱体高度范围
```
请确保你已经正确加载了多边形网格数据,并在使用 `setHeightLimits` 函数之前正确初始化了 `mesh` 对象。希望这次能够解决你的问题,对之前的回答给你带来的困惑表示歉意。
相关问题
严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0135 class "pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ>" 没有成员 "setInputMesh" STL配准 F:\点云处理\点云数据预处理\STL配准\STL配准\STL配准\STL.cpp 23
很抱歉,错误信息提示中提到的 `pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ>` 类没有名为 `setInputMesh` 的成员函数。这可能是因为你使用的 PCL 版本较低,或者你使用的是不正确的类。
在较新的 PCL 版本中,用于设置输入多边形网格的函数名是 `setInputPlanarHull` 而不是 `setInputMesh`。因此,你可以尝试将代码中的 `setInputMesh` 替换为 `setInputPlanarHull`。
以下是修改后的代码示例:
```cpp
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/features/principal_curvatures.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/extract_polygonal_prism_data.h>
int main()
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);
// 计算法线
pcl::NormalEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*cloud_normals);
// 段落分割
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::SACSegmentationFromNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE);
seg.setNormalDistanceWeight(0.1);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(100);
seg.setDistanceThreshold(0.03);
seg.setInputCloud(cloud);
seg.setInputNormals(cloud_normals);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 圆柱面提取
pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ> prism;
prism.setInputCloud(cloud);
prism.setInputPlanarHull(cloud);
prism.setHeightLimits(0.0, 1.0); // 设置圆柱体高度范围
pcl::PointIndices::Ptr cylinder_inliers(new pcl::PointIndices);
prism.segment(*cylinder_inliers);
// 提取圆柱面点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cylinder_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(cylinder_inliers);
extract.setNegative(false); // 提取圆柱面内部的点云
extract.filter(*cylinder_cloud);
// 保存结果
pcl::PCDWriter writer;
writer.write<pcl::PointXYZ>("output_cylinder.pcd", *cylinder_cloud, false);
return 0;
}
```
请注意,除了将 `setInputMesh` 替换为 `setInputPlanarHull` 外,其他代码保持不变。希望这可以解决你遇到的问题。
严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0135 class "pcl::PointXYZI" 没有成员 "r" pointToimg D:\VS2019\VsProject\pointToimg\pointToimg\main.cpp 28
抱歉,我的回答中有误。`pcl::PointXYZI`类型的点云没有`r`、`g`、`b`成员变量,因为它是一个单通道(灰度)点云类型。如果要将intensity信息转换为rgb信息,需要创建一个新的点云类型,例如`pcl::PointXYZRGB`,它包含x、y、z坐标和r、g、b三个颜色通道。下面是修改后的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云文件
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZI>(argv[1], *cloud) == -1) {
PCL_ERROR("Couldn't read file");
return (-1);
}
// 转换为PointXYZRGB类型的点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_rgb(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
cloud_rgb->resize(cloud->points.size());
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); i++) {
cloud_rgb->points[i].x = cloud->points[i].x;
cloud_rgb->points[i].y = cloud->points[i].y;
cloud_rgb->points[i].z = cloud->points[i].z;
float intensity = cloud->points[i].intensity;
uint8_t r, g, b;
if (intensity < 0.5) {
r = 255 * intensity / 0.5;
g = 255 * (1 - intensity / 0.5);
b = 0;
} else {
r = 255 * (1 - (intensity - 0.5) / 0.5);
g = 0;
b = 255 * (intensity - 0.5) / 0.5;
}
cloud_rgb->points[i].r = r;
cloud_rgb->points[i].g = g;
cloud_rgb->points[i].b = b;
}
// 保存点云文件
pcl::io::savePCDFileASCII(argv[2], *cloud_rgb);
std::cout << "Saved " << cloud_rgb->points.size() << " data points to " << argv[2] << std::endl;
return 0;
}
```
在示例代码中,我们创建了一个新的点云类型`pcl::PointXYZRGB`,并将每个像素的x、y、z坐标和转换后的r、g、b值保存到新的点云中。最后,我们将新的点云保存为点云文件。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)