点云 otsu C++代码

以下是一个简单的C++实现点云Otsu算法的示例代码，基于PCL点云处理库：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>

double calculateThreshold(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud)
{
    // 计算点云的灰度直方图
    std::vector<int> histogram(256, 0);
    for (int i = 0; i < cloud->size(); i++) {
        int intensity = (int)cloud->points[i].intensity;
        histogram[intensity]++;
    }

    // 计算点云的总体平均灰度值
    double mean = 0.0;
    for (int i = 0; i < histogram.size(); i++) {
        mean += i * histogram[i];
    }
    mean /= cloud->size();

    // 找到最佳阈值
    double max_variance = 0.0;
    double threshold = 0.0;
    double sum = 0.0;
    double sum_b = 0.0;
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < histogram.size(); i++) {
        count += histogram[i];
        if (count == 0) continue;
        sum += i * histogram[i];
        double mean_b = sum / count;
        double mean_f = (mean - sum) / (cloud->size() - count);
        double variance = count * (cloud->size() - count) * (mean_b - mean_f) * (mean_b - mean_f);
        if (variance > max_variance) {
            max_variance = variance;
            threshold = i;
        }
    }

    return threshold;
}

int main()
{
    // 读取点云文件
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);

    // 计算最佳阈值
    double threshold = calculateThreshold(cloud);

    // 将点云分割为前景和背景
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    pass.setInputCloud(cloud);
    pass.setFilterFieldName("intensity");
    pass.setFilterLimits(0, threshold);
    pass.filter(*cloud_filtered);

    // 保存结果
    pcl::io::savePCDFile("output.pcd", *cloud_filtered);

    return 0;
}

该代码使用PCL库加载点云文件并计算最佳阈值，然后使用PassThrough过滤器将点云分割为前景和背景，最后将结果保存到输出文件中。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的预处理和后处理。