cropFilter.setTransform(transform);
时间: 2024-03-10 21:50:49 浏览: 23
`cropFilter.setTransform(transform)`是设置CropBox_Filter对象的变换矩阵,用于将裁剪框架从原点进行平移或旋转。
在PCL中,CropBox_Filter对象的裁剪框架默认是以原点为中心,沿x、y、z轴方向分别延伸min和max的距离形成的矩形框。如果要对裁剪框架进行平移或旋转,则需要使用变换矩阵对其进行变换。
在上面的示例代码中,使用了以下代码对CropBox_Filter对象进行了变换:
```cpp
Eigen::Affine3f transform = Eigen::Affine3f::Identity();
transform.translation() << 0.0, 0.0, 0.0;
transform.rotate(Eigen::AngleAxisf(M_PI_4, Eigen::Vector3f::UnitZ()));
cropFilter.setTransform(transform);
```
其中,首先创建了一个单位变换矩阵transform,然后使用`transform.translation()`方法设置了平移向量为(0, 0, 0),表示不进行平移操作;接着使用`transform.rotate()`方法设置了绕z轴旋转45度的旋转矩阵,表示对裁剪框架进行旋转操作;最后使用`cropFilter.setTransform(transform)`方法将变换矩阵应用到CropBox_Filter对象中。
相关问题
使用c++实现pcl crop box filter
以下是使用C++实现PCL CropBox_Filter的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/crop_box.h>
int main()
{
// 创建点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud->width = 100;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); i++)
{
cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0);
cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0);
cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0);
}
// 创建过滤器
pcl::CropBox<pcl::PointXYZ> cropFilter;
cropFilter.setInputCloud(cloud);
// 设置裁剪框架的位置、方向、大小
Eigen::Vector4f minPoint(-1.0, -1.0, -1.0, 1.0);
Eigen::Vector4f maxPoint(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
Eigen::Affine3f transform = Eigen::Affine3f::Identity();
transform.translation() << 0.0, 0.0, 0.0;
transform.rotate(Eigen::AngleAxisf(M_PI_4, Eigen::Vector3f::UnitZ()));
cropFilter.setMin(minPoint);
cropFilter.setMax(maxPoint);
cropFilter.setTransform(transform);
// 执行过滤
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cropFilter.filter(*filteredCloud);
std::cout << "原始点云数量:" << cloud->size() << std::endl;
std::cout << "裁剪后点云数量:" << filteredCloud->size() << std::endl;
return 0;
}
```
该示例首先创建了一个随机点云数据,然后创建了一个CropBox_Filter对象,设置了裁剪框架的位置、方向、大小,最后执行了过滤,并输出了原始点云数量和裁剪后点云数量。
pcl过滤任一矩形框点云,该矩形框相对原点有角度旋转
可以使用PCL的CropBox_Filter来过滤任意旋转的矩形框点云,只需要设置裁剪框架的位置、方向、大小即可。
以下是一个示例代码,其中裁剪框架的位置为(0, 0, 0),大小为(2, 2, 2),绕z轴旋转45度:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/crop_box.h>
int main()
{
// 创建点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud->width = 100;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); i++)
{
cloud->points[i].x = 5 * rand() / (RAND_MAX + 1.0) - 2.5;
cloud->points[i].y = 5 * rand() / (RAND_MAX + 1.0) - 2.5;
cloud->points[i].z = 5 * rand() / (RAND_MAX + 1.0) - 2.5;
}
// 创建过滤器
pcl::CropBox<pcl::PointXYZ> cropFilter;
cropFilter.setInputCloud(cloud);
// 设置裁剪框架的位置、方向、大小
Eigen::Vector4f minPoint(-1.0, -1.0, -1.0, 1.0);
Eigen::Vector4f maxPoint(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
Eigen::Affine3f transform = Eigen::Affine3f::Identity();
transform.translation() << 0.0, 0.0, 0.0;
transform.rotate(Eigen::AngleAxisf(M_PI_4, Eigen::Vector3f::UnitZ()));
cropFilter.setMin(minPoint);
cropFilter.setMax(maxPoint);
cropFilter.setTransform(transform);
// 执行过滤
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cropFilter.filter(*filteredCloud);
std::cout << "原始点云数量:" << cloud->size() << std::endl;
std::cout << "裁剪后点云数量:" << filteredCloud->size() << std::endl;
return 0;
}
```
在该示例代码中,首先创建了一个随机点云数据,然后创建了一个CropBox_Filter对象,设置了裁剪框架的位置、方向、大小。其中,裁剪框架的位置为(0, 0, 0),大小为(2, 2, 2),绕z轴旋转45度。最后执行了过滤,并输出了原始点云数量和裁剪后点云数量。
需要注意的是,CropBox_Filter的裁剪框架是以原点为中心进行裁剪的。如果需要将裁剪框架平移到其他位置,可以使用变换矩阵进行平移操作。