点云模板匹配c++代码
时间: 2023-07-24 07:19:47 浏览: 89
点云模板匹配是计算机视觉中常用的技术之一,下面为您提供一个基于PCL库实现的点云模板匹配的c++代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载目标点云和待匹配点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr input_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("target_cloud.pcd", *target_cloud);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *input_cloud);
// 对目标点云和待匹配点云进行下采样
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(target_cloud);
sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
sor.filter(*target_cloud);
sor.setInputCloud(input_cloud);
sor.filter(*input_cloud);
// 初始化ICP算法
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(input_cloud);
icp.setInputTarget(target_cloud);
// 设置ICP算法参数
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05);
icp.setMaximumIterations(100);
icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);
// 执行ICP算法
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
icp.align(*output_cloud);
// 输出匹配结果
std::cout << "ICP has converged:" << icp.hasConverged() << std::endl;
std::cout << "score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;
std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl;
std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;
return 0;
}
```
以上代码中,首先通过PCL库加载目标点云和待匹配点云,并对它们进行下采样,然后初始化ICP算法并设置其参数,最后执行ICP算法并输出匹配结果。