PCL的NARF关键点提取代码

时间: 2023-11-02 16:06:17 浏览: 29
以下是使用PCL库进行NARF关键点提取的示例代码: ```c++ #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/narf_descriptor.h> int main(int argc, char** argv) { if(argc != 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " cloud.pcd" << std::endl; return -1; } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile(argv[1], *cloud); pcl::PointCloud<pcl::Narf36>::Ptr narfs(new pcl::PointCloud<pcl::Narf36>); pcl::RangeImage range_image; pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; Eigen::Affine3f scene_sensor_pose(Eigen::Affine3f::Identity()); range_image.createFromPointCloud(*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad(360.0f), pcl::deg2rad(180.0f), scene_sensor_pose, coordinate_frame, support_size, support_size/2.0f); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage(&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters().support_size = support_size; narf_keypoint_detector.compute(*keypoints); pcl::NarfDescriptor narf_descriptor(&range_image, &narf_keypoint_detector); narf_descriptor.getParameters().support_size = support_size; narf_descriptor.getParameters().rotation_invariant = true; narf_descriptor.compute(*narfs); boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("NARF Keypoints")); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud"); viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(keypoints, "keypoints"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "keypoints"); viewer->spin(); return 0; } ``` 该代码加载点云数据后,使用 `pcl::RangeImage` 对其进行预处理,然后使用 `pcl::NarfKeypoint` 进行关键点提取,最终使用 `pcl::NarfDescriptor` 计算NARF描述符。提取出的关键点和原始点云数据一起显示在可视化窗口中。

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以下是使用PCL库的narf关键点提取代码示例: cpp #include <iostream> #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile ("test_pcd.pcd", *cloud); // 这里的文件路径和文件名需要根据实际情况修改 // 生成深度图像 float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; pcl::RangeImage::Ptr range_image (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor; range_image_border_extractor.setMinRange (0.0f); range_image_border_extractor.setBorderPolicy (pcl::RangeImageBorderExtractor::BORDER_POLICY_MIRROR); range_image->createFromPointCloud (*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad (360.0f), pcl::deg2rad (180.0f), Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f ((*cloud).sensor_origin_[0], (*cloud).sensor_origin_[1], (*cloud).sensor_origin_[2])) * Eigen::Affine3f ((*cloud).sensor_orientation_), range_image_border_extractor); // 生成NARF关键点 pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage (range_image); narf_keypoint_detector.getParameters ().support_size = support_size; pcl::PointCloud::Ptr narf_keypoints (new pcl::PointCloud); narf_keypoint_detector.compute (*narf_keypoints); // 输出NARF关键点数量 std::cout << "Number of NARF keypoints: " << narf_keypoints->size () << std::endl; // 可以将关键点保存为PCD格式文件进行可视化 pcl::io::savePCDFileASCII ("narf_keypoints.pcd", *narf_keypoints); return 0; } 该代码首先从文件中加载点云数据,然后生成深度图像,并使用NARF算法提取关键点。最后,将关键点保存为PCD格式文件进行可视化。在代码中,support_size参数用于设置NARF算法的支持半径大小,可以根据需要进行调整。
以下是使用 PCL 进行汉明距离特征点匹配的示例代码: cpp pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); // 读入点云数据 pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 特征点提取 pcl::HarrisKeypoint3D harris; pcl::PointCloud::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud); harris.setInputCloud(cloud1); harris.setNonMaxSupression(true); harris.setRadius(0.05); harris.compute(*keypoints1); harris.setInputCloud(cloud2); harris.compute(*keypoints2); // 描述符计算 pcl::SHOTColorEstimation shot; pcl::PointCloud::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud); shot.setInputCloud(cloud1); shot.setInputNormals(cloud1); shot.setRadiusSearch(0.1); shot.setInputCloud(keypoints1); shot.compute(*descriptors1); shot.setInputCloud(cloud2); shot.setInputNormals(cloud2); shot.setInputCloud(keypoints2); shot.compute(*descriptors2); // 特征点匹配 pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (size_t i = 0; i < keypoints1->size(); ++i) { int min_index = -1; float min_distance = std::numeric_limits<float>::max(); for (size_t j = 0; j < keypoints2->size(); ++j) { float distance = pcl::getHammingDistance((*descriptors1)[i].descriptor, (*descriptors2)[j].descriptor); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; min_index = j; } } if (min_index >= 0) { pcl::Correspondence correspondence(i, min_index, min_distance); correspondences->push_back(correspondence); } } // 输出匹配结果 std::cout << "Found " << correspondences->size() << " correspondences." << std::endl; 该代码中使用了 PCL 中的 HarrisKeypoint3D 和 SHOTColorEstimation 进行特征点的提取和描述符的计算,然后使用 getHammingDistance 函数计算汉明距离,并将最小距离的点对作为匹配结果。
以下是使用PCL库实现特征点匹配汉明距离的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // 读入两个点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算法向量 pcl::NormalEstimation ne; pcl::PointCloud::Ptr normals1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr normals2(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud1); ne.setInputCloud(cloud1); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals1); tree->setInputCloud(cloud2); ne.setInputCloud(cloud2); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals2); // 计算FPFH特征 pcl::FPFHEstimation fpfh; pcl::PointCloud::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud); fpfh.setInputCloud(cloud1); fpfh.setInputNormals(normals1); fpfh.setSearchMethod(tree); fpfh.setRadiusSearch(0.5); fpfh.compute(*fpfhs1); fpfh.setInputCloud(cloud2); fpfh.setInputNormals(normals2); fpfh.compute(*fpfhs2); // 创建汉明距离匹配器 pcl::registration::CorrespondenceEstimation est; est.setInputSource(fpfhs1); est.setInputTarget(fpfhs2); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); est.determineCorrespondences(*correspondences); // 使用RANSAC算法剔除误匹配 pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus rej; pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences); pcl::registration::TransformationEstimationSVD estSVD; rej.setInputSource(cloud1); rej.setInputTarget(cloud2); rej.setInlierThreshold(0.1); rej.setMaximumIterations(10000); rej.setInputCorrespondences(correspondences); rej.getCorrespondences(*inliers); Eigen::Matrix4f transform = Eigen::Matrix4f::Identity(); estSVD.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, *inliers, transform); return 0; } 需要注意的是,上述代码中的cloud1.pcd和cloud2.pcd为需要匹配的两个点云数据文件,可以根据需要进行修改。同时,也可以根据具体应用场景调整匹配器的阈值和RANSAC算法的参数。
基于PCL(Point Cloud Library)的点云边界提取可以通过以下步骤实现: 首先,需要加载点云数据,可以从文件中加载或者实时采集。 其次,利用PCL中的NormalEstimation类估计点云数据的法向量。法向量是计算边界的重要依据,能够帮助确定点云中的表面变化。 然后,使用PCL中的BoundaryEstimation类来估计点云的边界。该类会根据法向量和点云数据的几何信息来确定点云的边界点,生成一个包含边界点索引的输出向量。 最后,可以根据边界点的索引,从原始点云数据中提取出边界点的信息,包括坐标和其他属性。 以下是一个简单的C++代码示例,演示了如何使用PCL进行点云的边界提取: cpp #include #include #include #include #include int main () { // 读取点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile ("cloud.pcd", *cloud); // 估计法向量 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud (cloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree ()); ne.setSearchMethod (tree); pcl::PointCloud::Ptr normals (new pcl::PointCloud); ne.setKSearch (20); ne.compute (*normals); // 边界提取 pcl::BoundaryEstimation est; pcl::PointCloud boundaries; est.setInputCloud (cloud); est.setInputNormals (normals); est.setRadiusSearch (0.02); est.setAngleThreshold (M_PI/4); est.setSearchMethod (tree); est.compute (boundaries); // 提取边界点 for (size_t i = 0; i < boundaries.points.size (); ++i) { if (boundaries.points[i].boundary_point) std::cout << "边界点索引: " << i << " - " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; } return (0); } 这段代码首先加载了一个点云数据文件"cloud.pcd",然后进行法向量估计和边界提取,最后输出了边界点的坐标信息。通过这个代码示例,可以实现基于PCL的点云边界提取功能。
PCL凹包算法可以用于提取点云数据的边界。该算法的实现步骤如下: 1. 首先,需要找到一个初始边界点A,它是最外围的点,并将其存入边界点集合。 2. 然后,根据向量AB的方向,寻找下一个点B,使得向量AB朝外。判断朝外方向的方法是计算最左和最右两个点,并计算过这两个点的直线方程。根据直线方程判断朝外方向,选取点B。 3. 接下来,在点A上逆时针方向旋转向量AB,寻找点X,使得向量AB与向量AX的夹角最小。 4. 重复步骤2和步骤3,直到找到所有的边界点。 具体的代码实现可以参考引用\[1\]中的示例代码。该代码使用了PCL库中的ConcaveHull类来实现凹包算法。通过设置圆的半径大小,可以控制边界点的提取程度。最后,将提取到的边界点存入一个新的点云数据中。 希望以上信息对您有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [PCL 点云边界提取/边界轮廓点提取(附完整c++代码)](https://blog.csdn.net/weixin_43896283/article/details/129467746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [PCL 平面点云的凹多边形边界提取](https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/120125699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [凸包+凹包+凸边凹化算法](https://blog.csdn.net/qingtianhaoshuai/article/details/122245165)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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