AttributeError: 'pcl._pcl.PointCloud' object has no attribute 'make_ViewpointFeatureHistogram'
时间: 2023-08-03 13:06:23 浏览: 60
很抱歉,我之前给出的代码示例可能存在问题。PCL库中的PointCloud对象并没有直接提供`make_ViewpointFeatureHistogram`方法。下面是一种使用PCL库中的其他方法来计算视点特征直方图(VFH)的方法:
```python
import pcl
import pcl.pcl_visualization
# 创建点云对象
cloud = pcl.PointCloud()
cloud.from_file("path/to/point_cloud.pcd")
# 创建Normal估计对象
ne = cloud.make_NormalEstimation()
# 估计法线
cloud_normals = pcl.PointCloud_Normal()
ne.setInputCloud(cloud)
ne.compute(cloud_normals)
# 创建VFHEstimation对象
vfh = pcl.VFHEstimation()
# 设置法线和点云作为输入
vfh.setInputNormals(cloud_normals)
vfh.setInputCloud(cloud)
# 创建一个KdTree对象并设置为VFHEstimation对象的搜索方法
tree = pcl.KdTreeFLANN()
vfh.setSearchMethod(tree)
# 定义一个输出点云和VFH特征的变量
output_cloud = pcl.PointCloud()
vfhs = pcl.PointCloud_VFHSignature308()
# 计算VFH特征
vfh.compute(output_cloud, vfhs)
# 将VFH特征转换为NumPy数组
vfhs_np = vfhs.to_array()
# 输出特征的形状
print(vfhs_np.shape)
```
在上述示例中,我们使用了`pcl.VFHEstimation`类来计算视点特征直方图(VFH)。首先,我们创建了一个PointCloud对象并加载了点云数据。然后,我们使用`make_NormalEstimation`方法估计点云的法线,并将其作为输入传递给VFHEstimation对象。接下来,我们创建了一个KdTree对象,并将其设置为VFHEstimation对象的搜索方法。然后,我们定义了一个输出点云和VFH特征的变量,并使用`compute`方法计算VFH特征。最后,我们使用`to_array`方法将VFH特征转换为NumPy数组。
请确保在运行代码之前已经安装了`py-pcl`库和PCL库及其依赖。