pcl::SHOTEstimation<PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT>::computePointSHOT ( const int index, const std::vector<int> &indices, const std::vector<float> &sqr_dists, Eigen::VectorXf &shot)
时间: 2023-06-26 19:08:28 浏览: 110
该函数是 PCL 库中的一个函数,用于计算一个点的 SHOT 描述符。其中具体参数含义如下:
- index:需要计算 SHOT 描述符的点在点云中的索引;
- indices:在计算 SHOT 描述符时,使用的点的索引,不一定包含需要计算 SHOT 的点;
- sqr_dists:需要计算 SHOT 描述符的点与 indices 中每个点之间的距离的平方;
- shot:计算出的 SHOT 描述符。
函数主要步骤如下:
1. 从输入点云中获取需要计算 SHOT 描述符的点的法向量和 RFT(Reference Frame Transform)描述符;
2. 对于每个邻域点,计算其相对于需要计算 SHOT 描述符的点的 RFT 描述符,并用这些 RFT 描述符计算一个 9 维的直方图;
3. 将直方图归一化,得到 352 维的 SHOT 描述符。
这个函数的主要作用是计算点云中的 SHOT 描述符,可以用于点云配准、物体识别等任务。
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std::vector<std::vector<int>> LidarObjectSeg::Run(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr &inCloud) const { if (inCloud->empty()) return {}; std::vector<std::array<double, 3>> gridPoints; GridParam gridParam = this->EstimateGridParam(inCloud, gridPoints); std::multimap<int, int> hashTable = this->UpdateHashTable(gridPoints, gridParam); std::vector<int> clusterIndices(inCloud->size(), -1); int curClusterIdx = 0; START_HOST_TIMING(ExtractClusters) for (std::size_t i = 0; i < inCloud->size(); ++i) { if (clusterIndices[i] >= 0) continue; const auto &curGridPoint = gridPoints[i]; std::vector<int> neighborIndices = this->GetNeighbors(curGridPoint, gridParam, hashTable); for (int neighborIdx : neighborIndices) { if (neighborIdx == i) continue; int curPointVoxelIdx = clusterIndices[i]; int neighborVoxelIdx = clusterIndices[neighborIdx]; if (curPointVoxelIdx >= 0 && neighborVoxelIdx >= 0) { if (curPointVoxelIdx != neighborVoxelIdx) this->MergeClusters(clusterIndices, curPointVoxelIdx, neighborVoxelIdx); } else { if (curPointVoxelIdx < 0) clusterIndices[i] = neighborVoxelIdx; else clusterIndices[neighborIdx] = curPointVoxelIdx; } } if (clusterIndices[i] < 0 && neighborIndices.size() >= numMinPoints_) { for (int neighborIdx : neighborIndices) { clusterIndices[neighborIdx] = curClusterIdx; } curClusterIdx++; } } STOP_HOST_TIMING(ExtractClusters) START_HOST_TIMING(GetAllClusters) std::vector<std::vector<int>> allClusters = this->GetAllClusters(clusterIndices); STOP_HOST_TIMING(GetAllClusters) PRINT_ALL_TIMING() return allClusters; }
这是一个函数,可以接收一个指向 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI> 类型的指针作为参数,函数返回一个 std::vector<std::vector<int>> 类型的对象。在函数内部,首先判断输入点云是否为空,如果为空则直接返回一个空的 std::vector<std::vector<int>> 类型的对象。然后函数会估算点云的网格参数,并根据网格参数更新哈希表。之后,函数会遍历点云中的每个点,如果该点已经被聚类过,则跳过该点;否则,函数会获取该点附近的所有点,然后将这些点分配到同一个聚类中。最后,函数会返回所有聚类的点的索引。
// 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>("input cloud.pcd",*cloud); 定义直通滤波器 pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass;pass.setInputCloud(cloud);pass.setFilterFieldName ("x") ; pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);// 应用直通滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);pass.filter(*filtered cloud) ; //定义提取滤波器pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract;extract.setInputCloud(cloud) : extract.setIndices (pass.getRemovedIndices ()) ;extract .setNeaative(true) : / 应用提取滤波器pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);extract.filter(*extracted cloud) : // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("filtered cloud,pcd"*filtered cloud);pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYz>("extracted cloud.pcd"*extracted cloud) ;优化这段代码
:优化方法:
1. 增加注释,使得代码更易于理解。
2. 将代码分成多个函数,使得每个函数专门做一件事,利于维护和修改。
3. 减少冗余代码,将重复的代码封装成一个函数并重复利用,使代码更简洁。
4. 可以考虑并行化操作,提高代码执行效率。
修改后的代码如下:
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr loadPointCloud(const std::string& fileName)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYz>(fileName, *cloud);
return cloud;
}
// 直通滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr passThroughFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud)
{
pcl::PassThrough<pcl::PointxYZ> pass;
pass.setInputCloud(cloud);
pass.setFilterFieldName("x");
pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);
pcl::PointCloud<pcl::PointXz>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);
pass.filter(*filtered);
return filtered;
}
// 提取滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::vector<int>& removedIndices)
{
pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud) ;
extract.setIndices(removedIndices);
extract.setNegative(true);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extracted(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYz>);
extract.filter(*extracted);
return extracted;
}
// 保存滤波后的点云数据
void savePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::string& fileName)
{
pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>(fileName, *cloud);
}
// 主函数
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = loadPointCloud("input cloud.pcd");
// 应用直通滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud = passThroughFilter(cloud);
// 应用提取滤波器
std::vector<int> removedIndices = pass.getRemovedIndices();
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractedCloud = extractFilter(cloud, removedIndices);
// 保存滤波后的点云数据
savePointCloud(filteredCloud, "filtered cloud.pcd");
savePointCloud(extractedCloud, "extracted cloud.pcd");
return 0;
}
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