PCL对点云数据进行平面拟合 C++代码

以下是使用 PCL 库进行点云数据平面拟合的 C++ 代码示例：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

int main()
{
    // 创建点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    cloud->width = 15;
    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 = 1.0f;
    }

    // 创建平面模型
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
    pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());
    pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> segmentation;
    segmentation.setInputCloud(cloud);
    segmentation.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
    segmentation.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
    segmentation.setDistanceThreshold(0.01);
    segmentation.setMaxIterations(1000);
    segmentation.segment(*inliers, *coefficients);

    // 输出平面模型参数
    std::cout << "Coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
              << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " "
              << coefficients->values[3] << std::endl;

    return 0;
}

该示例中，我们使用 PCL 库创建了一个包含随机点的点云数据，并使用 SACSegmentation 对其进行平面拟合。最终输出平面模型的参数。