用c++写一个点云最小生成树

时间: 2023-03-25 08:04:28 浏览: 74
可以使用Kruskal算法或Prim算法来实现点云最小生成树。具体实现方法可以参考相关的算法书籍或者网上的教程。在C语言中,可以使用结构体来表示点和边,使用数组来存储点和边的信息。在实现过程中,需要注意边的权值的比较和排序,以及并查集的使用。
相关问题

使用c++写一个pcl1.8.1可以运行的三维最小生成树算法

以下是一个使用PCL 1.8.1实现三维最小生成树算法的示例代码: ```c++ #include <iostream> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/common/distances.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/surface/mls.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #include <pcl/registration/icp.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/search/flann_search.h> #include <pcl/common/centroid.h> #include <pcl/segmentation/region_growing.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/segmentation/conditional_euclidean_clustering.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> using namespace std; using namespace pcl; typedef PointXYZ PointType; typedef PointCloud<PointType> PointCloudType; struct Edge { int start; int end; double cost; }; struct Node { int parent; int rank; }; bool compareEdge(Edge e1, Edge e2) { return e1.cost < e2.cost; } void MakeSet(Node* nodes, int size) { for (int i = 0; i < size; i++) { nodes[i].parent = i; nodes[i].rank = 0; } } int FindSet(Node* nodes, int x) { if (nodes[x].parent != x) { nodes[x].parent = FindSet(nodes, nodes[x].parent); } return nodes[x].parent; } void Union(Node* nodes, int x, int y) { int xRoot = FindSet(nodes, x); int yRoot = FindSet(nodes, y); if (xRoot == yRoot) return; if (nodes[xRoot].rank < nodes[yRoot].rank) { nodes[xRoot].parent = yRoot; } else if (nodes[xRoot].rank > nodes[yRoot].rank) { nodes[yRoot].parent = xRoot; } else { nodes[yRoot].parent = xRoot; nodes[xRoot].rank++; } } vector<Edge> MinimumSpanningTree(PointCloudType::Ptr cloud) { int size = cloud->size(); vector<Node> nodes(size); vector<Edge> edges(size*size); for (int i = 0; i < size; i++) { for (int j = i + 1; j < size; j++) { double distance = euclideanDistance(cloud->points[i], cloud->points[j]); Edge edge; edge.start = i; edge.end = j; edge.cost = distance; edges.push_back(edge); } } sort(edges.begin(), edges.end(), compareEdge); MakeSet(&nodes[0], size); vector<Edge> result; int count = 0; for (int i = 0; i < edges.size(); i++) { if (count == size - 1) break; Edge edge = edges[i]; int start = edge.start; int end = edge.end; if (FindSet(&nodes[0], start) != FindSet(&nodes[0], end)) { Union(&nodes[0], start, end); result.push_back(edge); count++; } } return result; } int main(int argc, char** argv) { if (argc < 2) { cout << "Usage: ./pcl_mst [input_file]" << endl; return -1; } PointCloudType::Ptr input_cloud(new PointCloudType); if (io::loadPCDFile(argv[1], *input_cloud) == -1) { cout << "Error reading file " << argv[1] << endl; return -1; } vector<Edge> mst = MinimumSpanningTree(input_cloud); PointCloudType::Ptr output_cloud(new PointCloudType); for (int i = 0; i < mst.size(); i++) { int start = mst[i].start; int end = mst[i].end; output_cloud->push_back(input_cloud->points[start]); output_cloud->push_back(input_cloud->points[end]); } visualization::PCLVisualizer viewer("Minimum Spanning Tree"); viewer.addPointCloud(input_cloud, "input_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "input_cloud"); viewer.addPointCloud(output_cloud, "output_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1, 0, 0, "output_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 3, "output_cloud"); while (!viewer.wasStopped()) { viewer.spinOnce(); } return 0; } ``` 该代码实现了一个简单的Prim算法,用于计算三维点云的最小生成树。它首先计算所有点之间的距离,并将它们存储在一个边列表中。然后,按照边的成本对列表进行排序,以便按顺序处理它们。在处理每个边时,它检查该边的两个端点是否在同一集合中。如果不在同一集合中,则将它们合并,并将边添加到输出中。最后,它显示了原始点云和最小生成树的可视化效果。 注意,这只是一个简单的实现,它没有考虑优化技巧,如使用Fibonacci堆来管理边列表。

使用c++写一个pcl1.8.1可以运行的三维最小生成树算法,要求输入的点云数据为"D:\\DIANYUNWENJIANJIA\、test2_ply.ply"

以下是使用PCL 1.8.1实现的三维最小生成树算法的示例代码,可以读取输入点云文件"test2_ply.ply",并输出最小生成树的边: ```cpp #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/common/distances.h> #include <pcl/common/geometry.h> #include <pcl/common/pca.h> #include <pcl/common/eigen.h> typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT; struct Edge { int u, v; float w; }; bool operator<(const Edge& a, const Edge& b) { return a.w < b.w; } int find(int x, int* parent) { if (parent[x] == x) return x; return parent[x] = find(parent[x], parent); } void merge(int x, int y, int* parent) { int px = find(x, parent); int py = find(y, parent); parent[px] = py; } void kruskal(const PointCloudT::Ptr& cloud, std::vector<Edge>& edges) { int n = cloud->size(); int* parent = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) parent[i] = i; std::vector<Edge> all_edges; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j < n; j++) { Edge e; e.u = i; e.v = j; e.w = pcl::euclideanDistance(cloud->at(i), cloud->at(j)); all_edges.push_back(e); } } std::sort(all_edges.begin(), all_edges.end()); for (int i = 0; i < all_edges.size(); i++) { Edge e = all_edges[i]; if (find(e.u, parent) != find(e.v, parent)) { edges.push_back(e); merge(e.u, e.v, parent); } } delete[] parent; } int main() { PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT); pcl::io::loadPLYFile("D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test2_ply.ply", *cloud); std::vector<Edge> edges; kruskal(cloud, edges); pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer"); viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0); viewer.addCoordinateSystem(1.0); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointT> color(cloud, 255, 255, 255); viewer.addPointCloud(cloud, color, "cloud"); for (int i = 0; i < edges.size(); i++) { PointT p1 = cloud->at(edges[i].u); PointT p2 = cloud->at(edges[i].v); std::stringstream ss; ss << "edge" << i; viewer.addLine(p1, p2, ss.str()); } while (!viewer.wasStopped()) { viewer.spinOnce(100); } return 0; } ``` 需要注意的是,在Windows系统中,文件路径需要使用双反斜杠"\\\\"进行转义。另外,该代码中使用了Kruskal算法来求解最小生成树,算法的思路是先将所有边按照权重从小到大排序,然后依次加入边,如果新加入的边连接的两个顶点不在同一个集合中,则将它们合并到同一个集合中。最终,所有被加入的边就构成了最小生成树。 该代码还使用了PCL中的一些点云处理函数,如计算两个点之间的欧几里得距离、计算点云的主成分分析等。可以根据需要进行进一步了解和修改。

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