使用PCL编写一段改进的RANSAC算法:实现改变RANSAC的选点范围,判断每个点的z坐标,设置一个z轴上下范围,在该范围内进行随机选点,利用RANSAC算法选取内点最多的平面,并将平面显示出来。写出每行代码的中文注释
时间: 2024-05-13 20:16:33 浏览: 166
以下是使用PCL编写改进的RANSAC算法的代码及注释:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读入点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud);
// 创建可视化窗口对象
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("RANSAC Plane Fitting");
// 设置点云颜色为红色
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color(cloud, 255, 0, 0);
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, color, "cloud");
// 创建点云分割对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true); // 设置优化系数
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); // 设置模型类型为平面
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // 设置随机采样一致性算法
seg.setMaxIterations(1000); // 设置最大迭代次数
seg.setDistanceThreshold(0.01); // 设置距离阈值
// 设置选点范围,只在z轴上下范围内进行随机选点
seg.setAxis(Eigen::Vector3f(0, 0, 1));
seg.setEpsAngle(10 * M_PI / 180.0f);
// 创建分割结果对象,用于存储平面法向量和平面上的一点
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
// 执行平面拟合
seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 提取平面内点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr plane(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(inliers);
extract.filter(*plane);
// 设置平面点云颜色为绿色,并添加到可视化窗口中
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color2(plane, 0, 255, 0);
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(plane, color2, "plane");
// 设置可视化窗口背景色为白色
viewer.setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0);
// 显示可视化窗口
while (!viewer.wasStopped())
{
viewer.spinOnce();
}
return 0;
}
```
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