使用pcl读取”D:\dm\py_pcd\volex_grid\copy_of_fragment_vx.txt"点云文件,使用区域生长算法提取点云中的孔洞,并可视化结果
时间: 2024-05-16 22:16:20 浏览: 19
好的,首先需要安装 pcl 库。可以使用以下命令进行安装:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcl-dev
```
接着,可以使用以下代码读取点云文件并进行区域生长算法:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云文件
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("D:/dm/py_pcd/volex_grid/copy_of_fragment_vx.txt", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Could not read file\n");
return -1;
}
std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from file" << std::endl;
// 计算点云法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*cloud_normals);
// 区域生长算法
pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> rg;
rg.setMinClusterSize(100);
rg.setMaxClusterSize(1000000);
rg.setSearchMethod(tree);
rg.setNumberOfNeighbours(30);
rg.setInputCloud(cloud);
rg.setInputNormals(cloud_normals);
rg.setSmoothnessThreshold(3.0 / 180.0 * M_PI);
rg.setCurvatureThreshold(1.0);
std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
rg.extract(clusters);
// 可视化结果
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr colored_cloud = rg.getColoredCloud();
pcl::visualization::CloudViewer viewer("Region Growing");
viewer.showCloud(colored_cloud);
while (!viewer.wasStopped())
{
}
return 0;
}
```
需要注意的是,这里读取的文件类型为 PCD,如果文件格式不同,需要修改读取文件的函数。另外,区域生长算法的参数可以根据具体情况进行调整,这里只是提供了一个基本的示例。