C++实现多条点云拟合直线

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：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

int main (int argc, char** argv)
{
  //读入多条点云数据
  std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> clouds;
  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);
  clouds.push_back(cloud1);
  clouds.push_back(cloud2);

  //将多条点云合并为一个点云
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  for (int i = 0; i < clouds.size(); i++)
    *cloud += *clouds[i];

  //对点云进行下采样
  pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
  sor.setInputCloud(cloud);
  sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter(*cloud);

  //创建RANSAC算法对象
  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> 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<pcl::ModelCoefficients> coefficients;
  std::vector<pcl::PointIndices> 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<pcl::PointXYZ> color_handler(clouds[i], 255 - i * 50, 0, i * 50);
    viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(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<pcl::PointXYZ>(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。