C++ pcl对点云z值排序

要对点云的z值进行排序，可以使用PCL库中的一个排序工具——pcl::PointCloud类中的points成员。具体步骤如下：

1. 定义一个比较函数compare，用于比较两个点的z值大小：

bool compare(const pcl::PointXYZ& p1, const pcl::PointXYZ& p2)
{
    return p1.z < p2.z;
}

2. 调用std::sort函数对点云进行排序：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 假设点云已经被加载到了cloud中
std::sort(cloud->points.begin(), cloud->points.end(), compare);

在上述代码中，使用了一个指向PointCloud<PointXYZ>的智能指针cloud，表示点云。然后，使用std::sort函数对点云中的所有点进行排序，排序的依据是点的z值大小，排序的结果存储在cloud->points中。

注意，这里的排序是基于点的z值进行的，如果要按照其他属性排序，需要修改compare函数中的比较逻辑。

相关问题

C++ PCL按照点云z值排序

要按照点云的 Z 值进行排序，可以使用 PCL 库中的 `pcl::PointCloud` 类。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/sorting/sort.h>

int main() {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    cloud->width = 5;
    cloud->height = 1;
    cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);

    // 生成随机点云
    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
        cloud->points[i].x = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
        cloud->points[i].y = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
        cloud->points[i].z = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
    }

    // 按照 Z 值进行排序
    pcl::IndicesPtr indices(new std::vector<int>);
    pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud, *indices);
    pcl::sortIndices(*indices, *cloud, pcl::IndicesComparator<pcl::PointXYZ>(&cloud->points[0], pcl::IndicesComparator<pcl::PointXYZ>::Z_AXIS));

    // 输出排序后的点云的 Z 值
    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
        std::cout << cloud->points[i].z << std::endl;
    }

    return 0;
}

在该示例代码中，首先生成了一个随机点云，然后使用 `pcl::removeNaNFromPointCloud` 函数去除 NaN 值，接着使用 `pcl::sortIndices` 函数按照点云的 Z 值进行排序，并且使用 `pcl::IndicesComparator` 类指定排序规则。最后输出排序后的点云的 Z 值。

C++ pcl删除点云索引点

要删除点云索引中的点，可以使用 `pcl::ExtractIndices` 类。以下是一个简单的例子：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>

int main()
{
    // 假设有一个点云和一个要删除的点的索引数组
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointIndices::Ptr indices(new pcl::PointIndices);
    // 填充点云和要删除的点的索引数组
    //...

    // 创建 ExtractIndices 对象
    pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
    extract.setInputCloud(cloud);
    extract.setIndices(indices);
    extract.setNegative(true); // 设置为 true，表示要删除索引中的点

    // 执行删除操作
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    extract.filter(*cloud_filtered);

    return 0;
}

在这个例子中，我们首先创建了一个点云（类型为 `pcl::PointXYZ`），并且创建了一个要删除的点的索引数组（类型为 `pcl::PointIndices`）。接下来，我们创建了一个 `pcl::ExtractIndices` 对象，并将点云和要删除的点的索引数组设置为其输入。我们还通过调用 `setNegative` 方法，将其设置为要删除索引数组中的点。最后，我们调用 `filter` 方法，将删除操作应用于点云，并将结果存储在 `cloud_filtered` 中。