用pcl库,道路可行驶区域检测,得到道路边界、车道线,代码
时间: 2024-05-08 11:15:26 浏览: 17
由于道路可行驶区域检测是一个比较复杂的问题,涉及到图像处理、点云分割、特征提取等多个方面,因此下面仅提供一个简单的示例代码,供参考:
```cpp
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
int main()
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud);
// 下采样
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
sor.filter(*cloud);
// 计算法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
tree->setInputCloud(cloud);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*normals);
// 区域生长分割
pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;
reg.setMinClusterSize(50);
reg.setMaxClusterSize(100000);
reg.setSearchMethod(tree);
reg.setNumberOfNeighbours(30);
reg.setInputCloud(cloud);
reg.setInputNormals(normals);
reg.setSmoothnessThreshold(3.0 / 180.0 * M_PI);
reg.setCurvatureThreshold(1.0);
std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
reg.extract(clusters);
// 可视化
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PointCloud Viewer");
viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);
viewer.addPointCloud(cloud, "cloud");
for (int i = 0; i < clusters.size(); i++)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
for (int j = 0; j < clusters[i].indices.size(); j++)
{
cluster->points.push_back(cloud->points[clusters[i].indices[j]]);
}
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRandom<pcl::PointXYZ> color_handler(cluster);
viewer.addPointCloud(cluster, color_handler, "cluster_" + std::to_string(i));
}
viewer.spin();
return 0;
}
```
上述代码实现了基于区域生长的点云分割,可以将点云分成多个区域。具体思路是先对点云进行下采样,然后计算每个点的法线,最后使用区域生长算法对点云进行分割。最终结果可以在可视化窗口中查看。如果需要得到车道线等更具体的信息,需要在此基础上进一步进行处理。
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