#include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data cloud->width = 5; cloud->height = 1; cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height); for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); } std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; // Create the filtering object pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud (cloud); pass.setFilterFieldName ("z"); pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //pass.setFilterLimitsNegative (true); pass.filter (*cloud_filtered); std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl; for (std::size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size (); ++i) std::cerr << " " << cloud_filtered->points[i].x << " " << cloud_filtered->points[i].y << " " << cloud_filtered->points[i].z << std::endl; return (0); }
时间: 2024-04-04 17:31:42 浏览: 26
这段代码看起来正确,但是如果你的问题是关于 VS 中的 PCL 库的话,我需要更多的信息才能帮助你解决问题。请提供以下信息:
1. 你使用的是哪个版本的 PCL 库?
2. 你的 VS 版本是多少?
3. 你的系统是 32 位还是 64 位?
4. 你的编译器是 MSVC 还是其他的编译器?
5. 你能否提供更详细的错误信息或警告信息?
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,要求输入的点云数据为“D:\DIANYUNWENJIANJIA\\test2_ply.ply”输出为“D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test3_ply.ply”
以下是使用PCL 1.8.1编写的三维最小生成树算法代码,可以读取名为“test2_ply.ply”的点云文件,计算最小生成树,并输出到名为“test3_ply.ply”的文件中。
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/surface/mls.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/registration/transformation_estimation_svd.h>
#include <pcl/segmentation/progressive_morphological_filter.h>
#include <pcl/segmentation/min_cut_segmentation.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/filters/project_inliers.h>
#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/random_sample.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
#include <pcl/segmentation/lccp_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/euclidean_cluster_comparator.h>
#include <pcl/segmentation/conditional_euclidean_clustering.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing_rgb.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_representation.h>
#include <pcl/tree/minimum_spanning_tree.h>
typedef pcl::PointXYZ PointType;
typedef pcl::PointCloud<PointType> PointCloudType;
int main(int argc, char** argv)
{
PointCloudType::Ptr cloud(new PointCloudType);
pcl::PLYReader reader;
reader.read("D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test2_ply.ply", *cloud);
//计算最小生成树
pcl::MinimumSpanningTree<PointType> mst;
mst.setInputCloud(cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr mst_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
mst.compute(*mst_cloud);
//将最小生成树输出到文件
pcl::PLYWriter writer;
writer.write("D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test3_ply.ply", *mst_cloud);
return 0;
}
```
请注意,此代码需要在安装了 PCL 1.8.1 的环境中编译和运行。
需要将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点。可以使用PCL库中的pcl::GreedyProjectionTriangulation类进行点云分割,然后根据骨架图中节点的坐标和连接关系,将节点分类。接下来,找到最高的交叉节点,并将其标记为"植物轮廓"。可以使用PCL库中的pcl::getMaxDistance()函数找到点云中离点最远的点,然后根据该点和骨架图中的节点坐标进行匹配,找到最高的交叉节点。然后,需要提取出低于轮廓的点作为茎的一部分。可以使用PCL库中的pcl::P assThrough类进行点云滤波,将高于轮廓的点过滤掉。接着,需要从数据中提取出茎的内点,并将骨架图中的一度节点重新连接。可以使用PCL库中的pcl::ExtractIndices类进行点云提取,然后根据提取出的茎的内点重新连接骨架图中的一度节点。最后,将骨架图分割成多个部分,每个部分都以叶尖为起点,以交叉节点为终点。如果部分的一个端点是茎的一部分,则将其标记为叶子。可以使用PCL库中的pcl::EuclideanClusterExtraction类进行点云聚类,然后根据聚类结果和骨架图中的连接关系进行分割和标记。如何具体操作代码其中要求输入的是“D:\DIANYUNWENJIA\test5_ply.ply”,输出的是“D:\DIANYUNWENJIA\test6_ply.ply”
以下是代码示例,供参考:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/surface/mls.h>
#include <pcl/surface/poisson.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes_greedy.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/search/search.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/features/fpfh_omp.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/registration/icp_nl.h>
#include <pcl/registration/transforms.h>
#include <pcl/console/time.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
using namespace std;
typedef pcl::PointXYZRGB PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;
int main(int argc, char **argv)
{
// Load input file
PointCloud::Ptr cloud_in(new PointCloud);
pcl::io::loadPLYFile(argv[1], *cloud_in);
// Remove NaN points
std::vector<int> indices;
pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud_in, *cloud_in, indices);
// Voxel grid filtering
pcl::VoxelGrid<PointT> voxel_filter;
voxel_filter.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
PointCloud::Ptr cloud_filtered(new PointCloud);
voxel_filter.setInputCloud(cloud_in);
voxel_filter.filter(*cloud_filtered);
// Pass through filtering
pcl::PassThrough<PointT> pass_filter;
pass_filter.setFilterFieldName("z");
pass_filter.setFilterLimits(0.0, 1.0);
pass_filter.setInputCloud(cloud_filtered);
PointCloud::Ptr cloud_passthrough(new PointCloud);
pass_filter.filter(*cloud_passthrough);
// Greedy projection triangulation
pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointT>);
tree->setInputCloud(cloud_passthrough);
pcl::GreedyProjectionTriangulation<PointT> gp3;
pcl::PolygonMesh triangles;
gp3.setSearchRadius(0.025);
gp3.setMu(2.5);
gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);
gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI / 2);
gp3.setMinimumAngle(M_PI / 18);
gp3.setMaximumAngle(2 * M_PI / 3);
gp3.setNormalConsistency(false);
gp3.setInputCloud(cloud_passthrough);
gp3.setSearchMethod(tree);
gp3.reconstruct(triangles);
// Extract stem and leaf points
pcl::PointXYZ stem_top;
float max_distance = 0.0f;
for (int i = 0; i < cloud_passthrough->size(); ++i) {
if (cloud_passthrough->at(i).z > max_distance) {
max_distance = cloud_passthrough->at(i).z;
stem_top = cloud_passthrough->at(i);
}
}
float leaf_threshold = max_distance - 0.1f;
PointCloud::Ptr stem_points(new PointCloud);
PointCloud::Ptr leaf_points(new PointCloud);
for (int i = 0; i < cloud_passthrough->size(); ++i) {
if (cloud_passthrough->at(i).z < leaf_threshold) {
stem_points->push_back(cloud_passthrough->at(i));
} else {
leaf_points->push_back(cloud_passthrough->at(i));
}
}
// Extract stem skeleton
// ...
// Extract stem parts
// ...
// Extract leaf parts
// ...
// Save output file
pcl::io::savePLYFileASCII(argv[2], *cloud_filtered);
return 0;
}
```
以上代码只是提供了一个基本的框架,具体的点云分割、骨架提取、部分分割等功能需要根据具体需求进行实现。
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