利用PCA建立点云局部坐标系的c++ 代码实现

以下是基于 PCL（Point Cloud Library）库的 C++ 代码示例，使用 PCA 方法建立点云的局部坐标系：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // Load point cloud data
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);

    // Apply voxel grid filtering to downsample the point cloud
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_grid;
    voxel_grid.setInputCloud(cloud);
    voxel_grid.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_downsampled(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    voxel_grid.filter(*cloud_downsampled);

    // Estimate surface normals of the downsampled point cloud
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimation;
    normal_estimation.setInputCloud(cloud_downsampled);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr kd_tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    normal_estimation.setSearchMethod(kd_tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    normal_estimation.setRadiusSearch(0.03f);
    normal_estimation.compute(*cloud_normals);

    // Extract the dominant plane from the point cloud
    pcl::SACSegmentationFromNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> sac_segmentation;
    sac_segmentation.setOptimizeCoefficients(true);
    sac_segmentation.setModelType(pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE);
    sac_segmentation.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
    sac_segmentation.setMaxIterations(1000);
    sac_segmentation.setDistanceThreshold(0.01);
    sac_segmentation.setInputCloud(cloud_downsampled);
    sac_segmentation.setInputNormals(cloud_normals);
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
    pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
    sac_segmentation.segment(*inliers, *coefficients);

    // Extract the points of the dominant plane
    pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract_indices;
    extract_indices.setInputCloud(cloud_downsampled);
    extract_indices.setIndices(inliers);
    extract_indices.setNegative(false);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr plane_points(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    extract_indices.filter(*plane_points);

    // Compute the centroid of the plane points
    Eigen::Vector4f centroid;
    pcl::compute3DCentroid(*plane_points, centroid);

    // Compute the covariance matrix of the plane points
    Eigen::Matrix3f covariance_matrix;
    pcl::computeCovarianceMatrixNormalized(*plane_points, centroid, covariance_matrix);

    // Compute the eigenvectors and eigenvalues of the covariance matrix
    Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3f> eigen_solver(covariance_matrix, Eigen::ComputeEigenvectors);
    Eigen::Matrix3f eigenvectors = eigen_solver.eigenvectors();
    Eigen::Vector3f eigenvalues = eigen_solver.eigenvalues();

    // Compute the rotation matrix to align the eigenvectors with the x, y, and z axes
    Eigen::Matrix4f transform_matrix = Eigen::Matrix4f::Identity();
    Eigen::Matrix3f rotation_matrix = eigenvectors.transpose();
    transform_matrix.block<3, 3>(0, 0) = rotation_matrix;

    // Transform the point cloud to align with the x, y, and z axes
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr transformed_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::transformPointCloud(*cloud_downsampled, *transformed_cloud, transform_matrix);

    // Visualize the original and transformed point clouds
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Point Cloud Viewer");
    viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> original_color_handler(cloud_downsampled, 255, 255, 255);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> transformed_color_handler(transformed_cloud, 255, 0, 0);
    viewer.addPointCloud(cloud_downsampled, original_color_handler, "original_cloud");
    viewer.addPointCloud(transformed_cloud, transformed_color_handler, "transformed_cloud");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "original_cloud");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "transformed_cloud");
    viewer.addCoordinateSystem(0.1);
    viewer.initCameraParameters();
    while (!viewer.wasStopped())
    {
        viewer.spinOnce();
    }

    return 0;
}

这个代码示例中使用了 PCL 库中的一些模块，包括：

- `pcl::io::loadPCDFile()`：用于加载 PCD 文件中的点云数据。
- `pcl::VoxelGrid`：用于对点云进行下采样。
- `pcl::NormalEstimation`：用于估计点云的法向量。
- `pcl::SACSegmentationFromNormals`：用于从点云中提取主平面。
- `pcl::ExtractIndices`：用于从点云中提取指定索引的点。
- `pcl::compute3DCentroid`：用于计算点云的质心。
- `pcl::computeCovarianceMatrixNormalized`：用于计算点云的协方差矩阵。
- `Eigen::SelfAdjointEigenSolver`：用于计算协方差矩阵的特征向量和特征值。
- `pcl::transformPointCloud`：用于将点云进行旋转和平移操作。
- `pcl::visualization::PCLVisualizer`：用于可视化点云和坐标系。

具体实现过程可以参考代码中的注释。需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的实现，实际应用需要根据具体情况进行修改和优化。