使用pcl识别点云平面

点云平面识别是PCL库中的一个常见应用，可以通过以下步骤实现：

1. 读入点云数据，可以使用PCL的PointCloud类来处理点云数据。
2. 估计点云的法向量，可以使用PCL中的NormalEstimation类来估计点云的法向量。
3. 对点云进行分割，将点云分割成不同的平面，可以使用PCL中的SACSegmentation类来进行分割。
4. 对每个平面进行聚类，将点云分成不同的聚类，可以使用PCL中的EuclideanClusterExtraction类进行聚类。
5. 可以将每个聚类绘制出来，以便可视化结果。

下面是一个简单的示例代码，展示如何使用PCL库识别点云平面：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

int main ()
{
  // 加载点云数据
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud);

  // 估计法向量
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  tree->setInputCloud (cloud);
  ne.setInputCloud (cloud);
  ne.setSearchMethod (tree);
  ne.setRadiusSearch (0.03);
  ne.compute (*normals);

  // 分割平面
  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
  pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);
  pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);
  seg.setOptimizeCoefficients (true);
  seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
  seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
  seg.setDistanceThreshold (0.01);
  seg.setInputCloud (cloud);
  seg.setInputNormals (normals);
  seg.segment (*inliers, *coefficients);

  // 提取平面点云
  pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
  extract.setInputCloud (cloud);
  extract.setIndices (inliers);
  extract.filter (*cloud_filtered);

  // 聚类
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr ec_tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  ec_tree->setInputCloud (cloud_filtered);
  std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
  pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
  ec.setClusterTolerance (0.02);
  ec.setMinClusterSize (100);
  ec.setMaxClusterSize (25000);
  ec.setSearchMethod (ec_tree);
  ec.setInputCloud (cloud_filtered);
  ec.extract (cluster_indices);

  // 输出结果
  std::cout << "Number of clusters: " << cluster_indices.size () << std::endl;
  for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin (); it != cluster_indices.end (); ++it)
  {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin (); pit != it->indices.end (); ++pit)
      cloud_cluster->push_back ((*cloud_filtered)[*pit]);

    std::cout << "Cluster size: " << cloud_cluster->size () << std::endl;
  }

  return (0);
}

这个示例代码首先加载点云数据，然后使用NormalEstimation类估计点云的法向量。接着，使用SACSegmentation类分割点云，提取平面点云。最后，使用EuclideanClusterExtraction类对平面点云进行聚类，并输出聚类结果。