pcl 多边缘点云直线拟合 代码

时间: 2023-03-19 08:22:05 浏览: 121
以下是使用PCL库进行多边缘点云直线拟合的示例代码: ``` #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main(int argc, char** argv) { // 读取点云文件 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReader reader; reader.read<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud); // 创建模型参数对象并设置参数 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); // 执行直线拟合 seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 输出拟合结果 std::cout << "Coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << " " << coefficients->values[4] << " " << coefficients->values[5] << std::endl; return 0; } ``` 其中,`cloud.pcd`是点云文件的名称,需要将代码中的文件名改为实际使用的文件名。代码中使用了`pcl::SACSegmentation`类进行直线拟合,同时设置了拟合模型类型为直线(`pcl::SACMODEL_LINE`),拟合方法为RANSAC(`pcl::SAC_RANSAC`),最大迭代次数为1000次,距离阈值为0.01。在执行拟合之后,可以通过`pcl::ModelCoefficients`类中的`values`成员获取拟合结果。

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以下是基于PCL(点云库)的多边形和直线拟合代码示例: 多边形拟合: #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // 创建法线估计对象 pcl::NormalEstimation ne; pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud); ne.setInputCloud(cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(50); ne.compute(*normals); // 多边形分割 pcl::PointCloud::Ptr cloud_plane(new pcl::PointCloud); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_plane(new pcl::ModelCoefficients); pcl::SACSegmentationFromNormals 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(normals); seg.segment(*inliers_plane, *coefficients_plane); // 提取多边形数据 pcl::ExtractPolygonalPrismData ex; pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); ex.setHeightLimits(0.01, 1.0); ex.setInputCloud(cloud); ex.setInputPlanarHull(cloud_plane); ex.segment(*inliers); // 输出结果 std::cerr << "Number of inliers: " << inliers->indices.size() << std::endl; for (int i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i) std::cerr << inliers->indices[i] << " " << cloud->points[inliers->indices[i]].x << " " << cloud->points[inliers->indices[i]].y << " " << cloud->points[inliers->indices[i]].z << std::endl; return (0); } 直线拟合: #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::
PCL(Point Cloud Library)是一个非常流行的点云处理库,其中包含了许多点云处理的算法和工具函数。下面是使用PCL对点云进行平面拟合的示例代码: cpp #include #include #include #include #include pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); // Fill in the cloud data cloud->width = 15; cloud->height = 1; cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height); for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1.0; } // Create the normal estimation class, and pass the input dataset to it pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud (cloud); // Create an empty kdtree representation, and pass it to the normal estimation object. // Its content will be filled inside the object, based on the given input dataset (as no other search surface is given). pcl::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree ()); ne.setSearchMethod (tree); // Output datasets pcl::PointCloud::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud); // Use all neighbors in a sphere of radius 3cm ne.setRadiusSearch (0.03); // Compute the features ne.compute (*cloud_normals); // Create the segmentation object for the planar model and set all the parameters pcl::SACSegmentationFromNormals seg; seg.setOptimizeCoefficients (true); seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations (1000); seg.setDistanceThreshold (0.01); seg.setInputCloud (cloud); seg.setInputNormals (cloud_normals); // Obtain the plane inliers and coefficients pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices); seg.segment (*inliers, *coefficients); // Print the model coefficients std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; 这段代码的主要作用是随机生成一个包含15个点的点云,然后使用PCL对点云进行平面拟合。具体步骤如下: 1. 创建一个PointCloud对象,并随机生成15个点。 2. 创建一个NormalEstimation对象,并设置输入点云和搜索方法。 3. 创建一个PointCloud对象,用于存储法线。 4. 设置法线估计的参数,并计算法线。 5. 创建一个SACSegmentationFromNormals对象,并设置模型类型、方法类型、最大迭代次数和距离阈值等参数。 6. 设置输入点云和法线,执行平面拟合。 7. 输出平面拟合的模型系数。 需要注意的是,这里使用的是SACSegmentationFromNormals算法,是基于法线的平面拟合,因此需要先计算法线。如果不需要计算法线,可以使用SACSegmentation算法。
以下是使用点云库PCL中曲率方法拟合直线的代码示例(C++语言): #include #include #include #include #include #include #include #include #include <iostream> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud); // 计算法向量 pcl::NormalEstimationOMP ne; ne.setInputCloud(cloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*cloud_normals); // 段落提取 pcl::SACSegmentationFromNormals 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); // 提取平面模型 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_plane(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers_plane(new pcl::PointIndices); seg.segment(*inliers_plane, *coefficients_plane); // 提取非平面点 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(cloud); extract.setIndices(inliers_plane); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud::Ptr cloud_nonplane(new pcl::PointCloud); extract.filter(*cloud_nonplane); // 拟合直线 seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setInputCloud(cloud_nonplane); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_line(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers_line(new pcl::PointIndices); seg.segment(*inliers_line, *coefficients_line); std::cerr << "直线的系数: " << *coefficients_line << std::endl; return 0; } 这段代码首先加载点云数据,然后计算点云法向量。接着使用法向量对点云进行平面段落提取,得到平面模型。然后从点云中提取非平面点,对非平面点进行直线拟合,得到直线的模型系数。最后输出直线的系数。
### 回答1: pcl是Point Cloud Library的缩写,是一个功能强大的点云库,提供了多种点云处理算法。其中,点云平面拟合是pcl中比较基础的一个算法。 点云平面拟合的目的是根据给定的一组点云,拟合出一个平面模型,描述这些点云所在的平面。通常情况下,需要指定一个距离阈值来控制哪些点云被认为是在同一个平面上的。 在pcl中,点云平面拟合可以使用SACSegmentation类来实现。步骤如下: 1. 定义点云数据结构(PointCloud)。 2. 创建SACSegmentation类的对象seg。 3. 定义存储平面模型的数据结构(ModelCoefficients)。 4. 设置SACSegmentation对象的参数(模型类型、距离阈值等)。 5. 调用Segment()函数,对点云进行平面拟合,得到平面模型系数。 6. 根据平面模型系数,对点云进行分类,判断哪些点云属于该平面。 具体实现代码如下: pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::SACSegmentation seg; // 读取点云数据到cloud中 seg.setOptimizeCoefficients(true); // 设置最佳系数优化选项 seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); // 设置模型类型为平面 seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // 设置方法类型为RANSAC seg.setMaxIterations(1000); // 设置最大迭代次数 seg.setDistanceThreshold(0.01); // 设置距离阈值 seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 进行平面拟合 if (inliers->indices.size() == 0) { std::cerr << "Failed to estimate a planar model for the given dataset." << std::endl; return (-1); } // 分类点云,得到属于该平面的点云 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(cloud); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(false); pcl::PointCloud::Ptr plane_cloud(new pcl::PointCloud); extract.filter(*plane_cloud); 以上就是使用pcl实现点云平面拟合的基本步骤和代码示例。当然,具体的实现还需要根据实际情况进行适当调整。 ### 回答2: PCL(Point Cloud Library)是一种非常流行的点云处理库,它提供了许多点云数据处理和分析的算法。其中,点云的平面拟合是其中的重要应用。 点云平面拟合是指将一个三维点云数据拟合成一个平面模型,以便于处理和分析。在PCL库中,点云平面拟合主要通过RANSAC算法实现。RANSAC(Random Sample Consensus)是一种随机采样一致性算法,它通过从点云数据中随机采样子集,并通过估计平面模型与采样点之间的误差来找到最佳的平面模型。 下面我们简单介绍PCL实现点云平面拟合的步骤: 1. 导入点云数据:将点云数据读取或者生成并导入到程序中。 2. 定义平面模型:使用PCL提供的ModelCoefficients数据类型来定义平面模型。这个数据类型内部包含了平面模型的法向量以及平面上的一个点。我们需要初始化这些值。 3. 构造PointIndices数据类型:该类型用于储存点云数据中的总体点集和样本点集,为后续的RANSAC算法做准备。 4. 定义RANSAC参数:在RANSAC算法的实现过程中,需要定义一些参数来控制算法的执行,包括采样点数量、迭代次数、阈值等参数。 5. 执行RANSAC算法:通过PCL提供的SACSegmentation类实现平面拟合。该类的主要函数是segment,该函数接受点云数据、平面模型数据、RANSAC参数等输入,并且返回平面模型和符合模型的点集。 最后,我们还需要将平面模型和符合模型的点集输出,以便后续的处理。PCL提供了各种输出方式,可以将数据导出到文件或者实时在GUI中可视化。 需要注意的是,在实际应用中,因为点云数据的复杂性以及类似于数据缺失等问题,在执行过程中需要根据实际情况进行参数调整,以获得最佳的拟合效果。 总之,PCL提供了丰富的点云数据处理和分析算法,尤其是点云平面拟合等常用算法的实现非常方便。通过合理的参数调整和算法运用,我们可以获得高精度、准确的点云平面拟合模型。 ### 回答3: PCL(Point Cloud Library)是一个由C++编写的开源库,用于处理点云数据。点云平面拟合是PCL中常用的功能之一,可用于从点云数据中提取出平面形状。 实现PCL点云平面拟合的步骤如下: 1.加载点云数据 首先需要将点云数据加载到程序中,PCL支持多种点云数据格式,如PLY、PCD、OBJ、STL等。可以使用PCL中的PointCloud类来存储点云数据。 PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud) == -1) //加载pcd文件 { PCL_ERROR("Couldn't read file"); return (-1); } 2.把点云数据转换成PCL中的数据类型 由于点云数据可以是多种格式,为了在PCL中做处理,需要将它们转换成PCL中支持的数据类型。常见的转换方法有从XYZRGB到XYZ、从XYZ到XYZRGB、从PointXYZRGBA到PointXYZ等。 3.对点云数据进行滤波 在进行点云平面拟合之前,可以对点云数据进行一些预处理以提高拟合效果,其中最常用的方法是滤波。PCL中提供了多种过滤器,如VoxelGrid、StatisticalOutlierRemoval、PassThrough、ConditionalRemoval等。 pcl::PassThrough pass; pass.setInputCloud (cloud); pass.setFilterFieldName ("z"); //设置过滤字段为z坐标 pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //设置过滤范围 pass.filter (*cloud_filtered); //滤波后得到的点云数据存储在cloud_filtered中 4.进行平面拟合 PCL中的平面拟合方法是使用RANSAC算法进行,它可以在包含噪声的数据中寻找拟合的最佳模型。 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建SAC模型,并设置其中的随机参数最大迭代次数、距离阈值等参数 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients (true); seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold (0.01); seg.setInputCloud (cloud_filtered); //执行拟合 seg.segment (*inliers, *coefficients); 5.从点云数据中提取平面 最后,利用平面拟合得到的系数来提取点云数据中的平面。 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud (cloud_filtered); extract.setIndices (inliers); extract.setNegative (false); extract.filter (*cloud_plane); 以上就是实现PCL点云平面拟合的基本步骤。需要注意的是,调整算法参数、优化模型以及后续处理等均需要根据具体应用场景进行。
PCL(Point Cloud Library)是一个开源的点云处理库,其中包含了许多点云处理算法,包括平面拟合。 平面拟合是通过点云中的一组点来估计一个平面模型,通常使用最小二乘法来拟合平面模型。PCL提供了一个通用的类来执行平面拟合,即pcl::SACSegmentation类。具体步骤如下: 1. 创建一个pcl::SACSegmentation对象,并设置点云输入和模型类型(在这种情况下是平面模型)。 2. 通过调用setMethod()方法设置用于拟合平面的算法。PCL提供了几种算法,包括最小二乘法(pcl::SACMODEL_PLANE)和RANSAC(pcl::SAC_RANSAC)。 3. 通过调用setDistanceThreshold()方法设置拟合模型的阈值。这个值决定了哪些点被认为是在平面上的点。 4. 调用segment()方法执行平面拟合。这将返回一个pcl::ModelCoefficients对象,其中包含了估计的平面模型参数。 下面是一个简单的示例代码,演示如何在PCL中执行平面拟合: cpp #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // Load point cloud data from file pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("plane.pcd", *cloud); // Create the segmentation object pcl::SACSegmentation seg; seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(0.01); // Set the input cloud seg.setInputCloud(cloud); // Obtain the plane model coefficients pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); seg.segment(*coefficients, inliers); // Visualize the point cloud and plane model pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Plane Model"); viewer.addPointCloud(cloud, "cloud"); viewer.addPlane(*coefficients, "plane"); viewer.spin(); return 0; } 在这个例子中,我们加载了一个点云数据文件“plane.pcd”,并创建了一个pcl::SACSegmentation对象。然后,我们设置了平面模型和RANSAC算法,并设置了阈值。接下来,我们将点云数据设置为输入,并调用segment()方法执行平面拟合。最后,我们使用PCL可视化工具来显示点云和估计的平面模型。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要调整参数和使用其他算法来获得更好的结果。
PCL(点云库)是一个功能强大的开源点云处理库,它包含了各种点云处理算法和工具。多幅点云配准是PCL中的一个重要应用,它用于将多个点云数据配准到同一坐标系中。 在进行多幅点云配准测试时,通常需要准备多个待配准的点云数据集。这些数据集可以是来自不同时间、不同角度或不同传感器采集的,目的是为了在配准过程中找到它们之间的最佳匹配。 测试数据可以是真实世界中的点云数据,也可以是人工生成的合成数据。对于真实世界中的数据,可使用传感器(如激光雷达、摄像头)采集环境中的多个点云。对于合成数据,可以使用计算机图形学技术生成具有不同特征和变换的点云。 在测试过程中,可以使用PCL提供的点云配准算法对多个点云进行配准。PCL提供了多种配准算法,包括特征匹配、ICP(最近点迭代法)等。这些算法可根据点云之间的特征信息,比如表面几何特征、法向量等进行匹配和对齐。 配准结果可以用于多种应用,比如三维重建、目标识别和室内导航等。它能够提供更精确的点云数据,使得后续的处理和分析更准确可靠。 总之,PCL的多幅点云配准测试数据可以是来自真实世界或合成的多个点云数据集。通过使用PCL提供的点云配准算法,可以将这些点云数据配准到同一坐标系中,为后续的点云处理和分析提供更准确的数据基础。
如果你希望输出拟合多条直线的结果,你可以在代码中做如下修改: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { //读入点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud); //对点云进行下采样 pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); sor.filter(*cloud); //创建RANSAC算法对象 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(cloud); //拟合多条直线 std::vector coefficients; std::vector inliers; while (coefficients.size() < 3) { pcl::ModelCoefficients coeff; pcl::PointIndices ind; seg.segment(ind, coeff); if (ind.indices.size() < 100) //如果点数不足,继续寻找 continue; coefficients.push_back(coeff); inliers.push_back(ind); seg.setIndices(pcl::IndicesPtr(new std::vector<int>(ind.indices))); //从点云中移除已经拟合的点 } //对拟合结果进行可视化 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Line viewer"); viewer.setBackgroundColor(1, 1, 1); for (int i = 0; i < coefficients.size(); i++) { //将拟合直线可视化 pcl::ModelCoefficients coeff = coefficients[i]; pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom color_handler(cloud, 255 - i * 50, 0, i * 50); viewer.addPointCloud(cloud, color_handler, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.addLine(coefficients[i], "line" + std::to_string(i)); } viewer.spin(); return (0); } 在上面的代码中,我们使用while循环拟合多条直线,直到拟合出3条直线为止。每次拟合直线后,我们将已经拟合的点从点云中移除,以避免多次拟合出相同的直线。最后,我们将拟合结果可视化,其中每条直线的颜色和编号都不同。 需要注意的是,由于RANSAC算法的结果受到随机性的影响,因此每次运行结果可能不同。如果你需要得到稳定的结果,可以多次运行该程序,并对拟合结果进行平均。
好的,以下是一个简单的点云平面拟合代码,使用的是PCL库中的SacSegmentation算法: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // Load input file pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read input file.\n"); return (-1); } // Create the segmentation object pcl::SACSegmentation seg; pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); // Set parameters for the segmentation algorithm seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); // Segment the largest planar component from the input cloud seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); if (inliers->indices.size() == 0) { PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.\n"); return (-1); } std::cout << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; return (0); } 在这个代码中,我们首先使用 pcl::io::loadPCDFile 函数加载了一个 PCD 格式的点云文件,接着我们创建了一个 pcl::SACSegmentation 对象,设置了一些参数,然后调用 seg.segment 函数对点云进行分割,得到一个平面模型的系数。 这个代码只是一个简单的示例,如果你需要更高级的点云分割算法,可以去查看 PCL 库中的其他算法。
在C++中实现多条点云拟合直线可以使用RANSAC算法,RANSAC可以在数据集中找到符合特定模型的数据子集,从而估计出模型参数。以下是一个简单的示例代码,用于从多条点云中拟合直线: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { //读入多条点云数据 std::vector::Ptr> clouds; pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); clouds.push_back(cloud1); clouds.push_back(cloud2); //将多条点云合并为一个点云 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) *cloud += *clouds[i]; //对点云进行下采样 pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); sor.filter(*cloud); //创建RANSAC算法对象 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(cloud); //循环拟合直线 std::vector coefficients; std::vector inliers; for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) { //设置当前点云 seg.setInputCloud(clouds[i]); //拟合直线 pcl::ModelCoefficients coeff; pcl::PointIndices ind; seg.segment(ind, coeff); coefficients.push_back(coeff); inliers.push_back(ind); } //对拟合结果进行可视化 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Line viewer"); viewer.setBackgroundColor(1, 1, 1); for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) { //将拟合直线可视化 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom color_handler(clouds[i], 255 - i * 50, 0, i * 50); viewer.addPointCloud(clouds[i], color_handler, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.addLine(coefficients[i], "line" + std::to_string(i)); } viewer.spin(); return (0); } 在上面的代码中,我们首先读入多条点云数据,将它们合并为一个点云,然后对点云进行下采样。接着,我们创建RANSAC算法对象,并设置模型类型为直线,距离阈值为0.01。最后,我们循环拟合每条点云中的直线,并将拟合结果可视化。 需要注意的是,由于RANSAC算法的结果受到随机性的影响,因此需要对多次运行结果进行平均。
在C++中实现多条点云拟合直线可以使用RANSAC算法,RANSAC可以在数据集中找到符合特定模型的数据子集,从而估计出模型参数。以下是一个简单的示例代码,用于从多条点云中拟合直线: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { //读入多条点云数据 std::vector::Ptr> clouds; pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); clouds.push_back(cloud1); clouds.push_back(cloud2); //将多条点云合并为一个点云 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) *cloud += *clouds[i]; //对点云进行下采样 pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); sor.filter(*cloud); //创建RANSAC算法对象 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(cloud); //循环拟合直线 std::vector coefficients; std::vector inliers; for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) { //设置当前点云 seg.setInputCloud(clouds[i]); //拟合直线 pcl::ModelCoefficients coeff; pcl::PointIndices ind; seg.segment(ind, coeff); coefficients.push_back(coeff); inliers.push_back(ind); } //对拟合结果进行可视化 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Line viewer"); viewer.setBackgroundColor(1, 1, 1); for (int i = 0; i < clouds.size(); i++) { //将拟合直线可视化 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom color_handler(clouds[i], 255 - i * 50, 0, i * 50); viewer.addPointCloud(clouds[i], color_handler, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cloud" + std::to_string(i)); viewer.addLine(coefficients[i], "line" + std::to_string(i)); } viewer.spin(); return (0); } 在上面的代码中,我们首先读入多条点云数据,将它们合并为一个点云,然后对点云进行下采样。接着,我们创建RANSAC算法对象,并设置模型类型为直线,距离阈值为0.01。最后,我们循环拟合每条点云中的直线,并将拟合结果可视化。 需要注意的是,由于RANSAC算法的结果受到随机性的影响,因此需要对多次运行结果进行平均。

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麒麟v10是一种arm64架构的操作系统,因此可以使用curl命令进行安装。您可以按照以下步骤在麒麟v10 arm64上安装curl: 1. 打开终端或命令行界面。 2. 执行以下命令安装curl: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install curl ``` 安装完成后,您就可以在麒麟v10 arm64系统上使用curl命令了。

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

jupyter notebook安装spsspro库

要在Jupyter Notebook中安装spsspro库,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Jupyter Notebook,创建一个新的笔记本或打开一个已有的笔记本。 2. 在笔记本的代码单元格中输入以下命令,并运行它们: ``` !pip install spsspro ``` 这将使用pip安装spsspro库。 3. 当安装完成后,您可以在笔记本中导入spsspro库并使用它了。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性,如大小、颜色等。此外,它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类,但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制,其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者,事实上,最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31,7,32,1]中,产生了生成的反事实解释,但它们的可视化立即改变了所有相关属性,如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而,这些可能涉及不影响分类结果的性质,并且还组合了若干属性。因此,这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实,其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10,5

elementui 侧边栏

elementui 侧边栏的实现可以借助它自带的el-menu组件。首先,我们需要在html文件中引入elementui的css和js文件。然后,在Vue的template中,使用el-menu组件来创建菜单栏,设置菜单项和点击事件。具体代码如下: ```html <template> <div> <el-menu :default-active="activeIndex" class="el-menu-vertical-demo" @select="handleSelect"> <el-menu-item index="1">菜单项1</el-menu-item>

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。