pcl::normalestimation
时间: 2023-04-21 22:02:58 浏览: 75
pcl::normalestimation是点云库(Point Cloud Library)中的一个类,用于计算点云中每个点的法向量。它可以通过不同的方法来计算法向量,如基于协方差矩阵的方法、基于最小二乘法的方法等。该类可以用于点云的分割、配准、表面重建等应用中。
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严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0312 不存在用户定义的从 "pcl::PolygonMesh" 到 "const std::shared_ptr<const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>>" 的适当转换 STL配准 F:\点云处理\点云数据预处理\STL配准\STL配准\STL配准\STL.cpp 24
非常抱歉,我之前的回答还是有误。你的错误是由于尝试将 `pcl::PolygonMesh` 类型的对象转换为 `const std::shared_ptr<const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>>` 类型引起的,但是这两者是不兼容的类型。
为了正确使用 `pcl::ExtractPolygonalPrismData` 类,你需要将多边形网格对象转换为点云对象,并将点云对象作为输入传递给 `prism.setInputCloud()` 函数。
以下是修正后的代码示例:
```cpp
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/principal_curvatures.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/extract_polygonal_prism_data.h>
int main()
{
// 加载多边形网格数据
pcl::PolygonMesh mesh;
pcl::io::loadPLYFile("input_mesh.ply", mesh);
// 转换为点云对象
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::fromPCLPointCloud2(mesh.cloud, *cloud);
// 计算法线
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);
// 段落分割
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::SACSegmentationFromNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE);
seg.setNormalDistanceWeight(0.1);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(100);
seg.setDistanceThreshold(0.03);
seg.setInputCloud(cloud);
seg.setInputNormals(cloud_normals);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 从多边形网格中提取点云
pcl::ExtractPolygonalPrismData<pcl::PointXYZ> prism;
prism.setInputCloud(cloud);
prism.setInputPlanarHull(mesh); // 使用多边形网格作为输入
prism.setHeightLimits(0.0, 1.0); // 设置圆柱体高度范围
pcl::PointIndices::Ptr cylinder_inliers(new pcl::PointIndices);
prism.segment(*cylinder_inliers);
// 提取圆柱面点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cylinder_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(cylinder_inliers);
extract.setNegative(false); // 提取圆柱面内部的点云
extract.filter(*cylinder_cloud);
// 保存结果
pcl::PCDWriter writer;
writer.write<pcl::PointXYZ>("output_cylinder.pcd", *cylinder_cloud, false);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先使用 `pcl::io::loadPLYFile` 函数加载多边形网格数据到 `pcl::PolygonMesh` 对象 `mesh` 中。然后,我们使用 `pcl::fromPCLPointCloud2` 函数将多边形网格的点云表示转换为点云对象 `cloud`。接下来,我们按照之前的步骤进行法线计算、段落分割和圆柱面提取。
请确保已经加载了正确的多边形网格数据,并且在使用 `setInputPlanarHull` 函数之前已经正确初始化了 `mesh` 对象。希望这次能够解决你的问题。
上述提到的pcl::KMeans详细实现代码
下面是一个简单的使用pcl::KMeans实现k-means聚类的示例代码:
```c++
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/kdtree/kmeans.h>
// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZ PointType;
typedef pcl::PointCloud<PointType> PointCloud;
typedef pcl::Normal NormalType;
typedef pcl::PointCloud<NormalType> NormalCloud;
typedef pcl::FPFHSignature33 FeatureType;
typedef pcl::PointCloud<FeatureType> FeatureCloud;
int main()
{
// 加载点云数据
PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud);
pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);
// 下采样
pcl::VoxelGrid<PointType> grid;
grid.setLeafSize(0.01, 0.01, 0.01);
grid.setInputCloud(cloud);
PointCloud::Ptr cloud_downsampled(new PointCloud);
grid.filter(*cloud_downsampled);
// 计算法线
pcl::NormalEstimation<PointType, NormalType> ne;
ne.setInputCloud(cloud_downsampled);
pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointType>);
ne.setSearchMethod(tree);
NormalCloud::Ptr normals(new NormalCloud);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals);
// 计算特征
pcl::FPFHEstimation<PointType, NormalType, FeatureType> fpfh;
fpfh.setInputCloud(cloud_downsampled);
fpfh.setInputNormals(normals);
fpfh.setSearchMethod(tree);
FeatureCloud::Ptr features(new FeatureCloud);
fpfh.setRadiusSearch(0.05);
fpfh.compute(*features);
// k-means聚类
int k = 3;
pcl::KMeans<FeatureType> kmeans;
kmeans.setClusterSize(k);
kmeans.setEuclideanDistance(true);
kmeans.setInputCloud(features);
std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
kmeans.extract(cluster_indices);
// 输出聚类结果
for (int i = 0; i < cluster_indices.size(); i++)
{
std::cout << "Cluster " << i << ":\n";
for (int j = 0; j < cluster_indices[i].indices.size(); j++)
{
std::cout << cluster_indices[i].indices[j] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
return 0;
}
```
这段代码首先加载了一个点云数据,然后进行下采样、计算法线和特征等操作。接着使用pcl::KMeans对特征向量进行聚类,得到聚类结果。最后将聚类结果输出到控制台中。需要注意的是这里的特征类型是pcl::FPFHSignature33,如果使用其他类型的特征,需要将pcl::KMeans的模板参数替换成对应的类型。