pcl 计算两片点云的重叠部分

pcl中提供了一个函数computeOverlap()来计算两片点云之间的重叠部分。要使用此函数，首先需要将两个点云加载到对应的pcl::PointCloud对象中。

假设我们有两个点云文件"cloud1.pcd"和"cloud2.pcd"，我们可以使用pcl::io::loadPCDFile()函数将它们加载到内存中。然后，我们可以使用computeOverlap()函数来计算它们的重叠部分。

以下是一个示例代码：

#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/overlap_estimation.h>

int main()
{
    // 加载点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 创建OverlapEstimation对象
    pcl::registration::OverlapEstimation<pcl::PointXYZ> overlap;
    overlap.setInputSource(cloud1);
    overlap.setInputTarget(cloud2);

    // 计算重叠区域
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> overlap_cloud;
    overlap.computeOverlap(overlap_cloud);

    // 打印计算结果
    std::cout << "重叠区域点云的数量：" << overlap_cloud.size() << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先创建了两个pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>指针对象，分别用于存储两片点云。然后，使用pcl::io::loadPCDFile()函数加载点云文件到对应的对象中。

接下来，我们创建了一个pcl::registration::OverlapEstimation对象，将两个点云设置为输入。然后，通过调用computeOverlap()函数，计算两片点云的重叠区域，并将结果存储在pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>对象overlap_cloud中。

最后，我们打印出重叠区域点云的数量，可以根据需要对结果进行进一步处理或输出。

注意：在使用此示例代码之前，请确保已经正确安装了PCL库，并将其链接到您的项目中。