C++ pcl如何填充点云和要删除的点的索引数组
时间: 2024-01-22 09:21:37 浏览: 73
填充点云可以使用以下代码:
```cpp
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 假设有一个向量points存储了点的坐标
for (const auto& point : points) {
pcl::PointXYZ p(point.x, point.y, point.z);
cloud->push_back(p);
}
```
其中,`pcl::PointXYZ` 是点的数据结构,`cloud` 是点云对象指针,`points` 是存储点坐标的向量。
要删除点的索引数组,可以使用以下代码:
```cpp
pcl::PointIndicesPtr indices(new pcl::PointIndices);
// 假设有一个向量index存储了要删除的点的索引
indices->indices = index;
```
其中,`pcl::PointIndices` 是存储点索引的数据结构,`indices` 是指向该数据结构的智能指针,`index` 是存储要删除的点的索引的向量。
相关问题
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:
```c++
#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。
使用PCL库实现一个点云与图像的映射,保留图像保留中z值最小的点的索引的C++代码
首先,在使用PCL库之前,需要先在您的C++程序中包含必要的头文件:
```
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
```
然后,您可以使用以下代码来实现点云与图像之间的映射:
```
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 加载点云数据
pcl::io::loadPCDFile ("point_cloud.pcd", *cloud);
// 创建存储图像和点云映射索引的数组
std::vector<int> image_indices (cloud->width * cloud->height);
// 遍历点云,找到保留中z值最小的点的索引
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)
{
// 如果当前点的z值比已知的最小值小,则更新最小值
if (cloud->points[i].z < min_z)
{
min_z = cloud->points[i].z;
min_z_index = i;
}
}
// 将保留中z值最小的点的索引保存到图像索引数组中
image_indices[min_z_index] = 1;
```
希望这些信息对您有所帮助!
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