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realsense d435i 点云分割

时间: 2023-08-28 10:07:20 浏览: 246

(完整数据)全国五级行政区划数据2009-2023年

## 数据指标说明一、数据介绍：行政区划数据是基础地理信息数据，当研究需要精确到地市级、区县级、乡镇村等地区层面时，区划代码就比较重要，并整理得到包含区县级，地市级，省级，乡镇等区划代码和城乡划分代码。数据民政部收集行政区划代码，参考民政部代码和国际通用属性命名规则，对各省级、地级市级，区县级，乡镇和村级，数据包含2009年至2023年五级行政区划名称级代码。数据名称：全国五级行政区划数据年份：2009-2023年二、具体指标：省、市、区/县、街道、居委会、区划代码、城乡分类代码

根据引用\[1\]和引用\[2\]中的代码，可以使用Intel RealSense D435i相机捕捉现场RGB-D图像，并生成pcl::PointXYZRGB点云数据。然后，可以使用点云库（PCL）中的分割算法对点云进行分割。在引用\[3\]中的代码示例中，可以看到使用PCL库进行点云分割的示例。首先，需要包含必要的头文件，如pcl/point_types.h、pcl/visualization/cloud_viewer.h和pcl/io/ply_io.h。然后，创建一个visualization::CloudViewer对象，并指定一个窗口名称。接下来，创建一个PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr指针cloud，并使用PLYReader从文件中读取点云数据。最后，使用viewer.showCloud(cloud)显示点云，并在while循环中等待窗口关闭。因此，要使用Realsense D435i进行点云分割，可以参考上述代码示例，并根据具体需求选择适当的分割算法进行处理。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [利用IntelRealSense D435i 提取一帧pcl：：PointXYZRGB图像(C++)](https://blog.csdn.net/m0_56838271/article/details/121157332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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