pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp; icp.setInputSource(source_cloud); icp.setInputTarget(target_cloud); icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences); pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>()); ransac->setInputSource(source_cloud); ransac->setInputTarget(target_cloud); ransac->setInlierThreshold(0.05); ransac->setMaximumIterations(1000); ransac->setInputCorrespondences(correspondences); ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered); icp.setCorrespondences(correspondences_filtered); PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT); icp.align(*aligned_cloud);如何修改

时间: 2024-02-13 20:01:35 浏览: 184
在这段代码中，setCorrespondences()函数的调用是错误的，因为pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类中没有定义该函数。正确的做法是将pcl::CorrespondencesPtr类型的指针correspondences_filtered作为参数传递给pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类的align()函数，从而进行点云配准。修改后的代码如下： ``` pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp; icp.setInputSource(source_cloud); icp.setInputTarget(target_cloud); icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>()); ransac->setInputSource(source_cloud); ransac->setInputTarget(target_cloud); ransac->setInlierThreshold(0.05); ransac->setMaximumIterations(1000); ransac->setInputCorrespondences(correspondences); pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences); ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered); PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT); icp.setInputCorrespondences(correspondences_filtered); icp.align(*aligned_cloud); ``` 注意，这里通过icp.setInputCorrespondences()函数将点对应关系传递给ICP算法，从而进行点云配准。
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通过继承pcl::KdTree<PointT>，KdTreeFLANN类提供了最近邻搜索和半径搜索的功能。 关于模板的使用，使用类模板的主要原因是可以定义一个通用的类，而不是为每种可能类型都定义一个不同的类。这里使用了两个模板参数...

pcl::search::KdTree::Ptr cluster_tree(new pcl::search::KdTree); cluster_tree->setInputCloud(non_ground_cloud); std::vector cluster_indices; pcl::EuclideanClusterExtraction ec; ec.setClusterTolerance(0.2); ec.setMinClusterSize(100); ec.setMaxClusterSize(10000); ec.setSearchMethod(cluster_tree); ec.setInputCloud(non_ground_cloud); ec.extract(cluster_indices);

这段代码是基于点云数据进行聚类分割，使用了欧几里得聚类算法（Euclidean Cluster Extraction）。具体来说，它将输入的点云分成多个聚类，其中每个聚类都代表着一组相邻的点。这个算法的主要思想是首先对点云进行...

int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }

接下来，创建了一个pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ>对象，并将加载的点云设置为其输入点云，然后调用addPointsFromInputCloud函数将点云添加到八叉树中。然后，通过调用getOccupiedVoxelCenters...

typedef pcl::PointCloud Point_cloud; typedef pcl::PointCloud cPoint_cloud; typedef Point_cloud::Ptr ptr_pcl; typedef pcl::PointXYZ pPoint; typedef pcl::PointCloud pointCloud;pointCloud::Ptr subpcls(new pcl::PointCloud);std::vectorpointCloud::Ptr m_VePCloud;m_VePCloud.push_back(subpcls);这样合理吗

这段代码中的 pointCloud 类型定义和 subpcls ...这里还需要注意，pointCloud::Ptr 是 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr 的别名，因此在创建 subpcls 对象时，也应该使用 pointCloud 的完整命名空间。

pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);

pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<PointT>)是一个用于创建点云对象的语句。让我来解释一下它的含义： pcl::PointCloud是PCL（Point Cloud Library）中定义的点云数据结构，用于表示三维空间...

#include <iostream> #include //pcd流头文件 #include //点类型即现成的pointT int main(int argc, char** argv) { //创建点云指针 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); //直接读取pcd文件到cloud中，并判断是否读取正确 if (pcl::io::loadPCDFile("rabbit.pcd", *cloud) == -1) //* load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } // 控制台输出点云宽高(无序点云为总数) std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: " << std::endl; // 遍历点云输出坐标 for (const auto& point : *cloud) std::cout << " " << point.x << " " << point.y << " " << point.z << std::endl; return (0); }该程序优化成是使用于vs2022和pcl1.13.1读取pcd_v7的程序

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 直接读取pcd文件到cloud中，并判断是否读取正确 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("rabbit.pcd", *cloud) == -1) ...

error: ‘class pcl::IterativeClosestPoint’ has no member named ‘setSourceFeatures’ icp.setSourceFeatures(fpfhs1);

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pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr removePointsBelow2m(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_in) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_out(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>); for ...

// 定义描述子类型及相关变量 typedef pcl::SHOT352 Descriptor; typedef pcl::PointCloud<Descriptor> DescriptorCloud; DescriptorCloud::Ptr descriptors_src(new DescriptorCloud); DescriptorCloud::Ptr descriptors_tgt(new DescriptorCloud); // 计算匹配点对及其汉明距离 pcl::Correspondences all_correspondences; pcl::registration::CorrespondenceEstimation<Descriptor, Descriptor> est; est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); est.determineCorrespondences(all_correspondences); // 将汉明距离按照从小到大的顺序排序 std::sort(all_correspondences.begin(), all_correspondences.end(), [](const pcl::Correspondence& a, const pcl::Correspondence& b) { return a.distance < b.distance; }); // 设置误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点 const float kErrorThreshold = 20.0f; pcl::Correspondences correspondences; for (const auto& correspondence : all_correspondences) { if (correspondence.distance > kErrorThreshold) { correspondences.push_back(correspondence); } } // 逐步滤除误匹配点 while (true) { if (correspondences.empty()) { break; } const auto& correspondence = correspondences.front(); correspondences.erase(correspondences.begin()); // 检查该匹配点对是否已经被删除 if (correspondence.index_query >= static_cast<int>(cloud_src->size()) || correspondence.index_match >= static_cast<int>(cloud_tgt->size())) { continue; } // 将正确匹配的点对从点云中删除 cloud_src->erase(cloud_src->begin() + correspondence.index_query); cloud_tgt->erase(cloud_tgt->begin() + correspondence.index_match); // 重新计算匹配点对 est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); correspondences.clear(); est.determineCorrespondences(correspondences); }

这段代码中没有对点云进行配准的过程，只是根据描述子计算点云之间的匹配点对，然后通过逐步滤除误匹配点的方式来对点云...注意，该段代码中缺省了一些变量，例如cloud_src和cloud_tgt等，需要根据具体情况进行调整。

创建一个pcl::PCLPointCloud2类型的指针类似于pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);

创建pcl::PCLPointCloud2 类型的指针对象的方法与创建 pcl::PointCloud<PointT> 类型的指针对象的方法类似，只需要将 pcl::PointCloud<PointT> 替换为 pcl::PCLPointCloud2 即可。 以下是一个示例： cpp...

void find_match_shot(pcl::PointCloud::Ptr shot1, pcl::PointCloud::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)写法有问题吗

pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr shot1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>()); pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr shot2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>()); pcl::registration::...

解释代码PointCloud::Ptr soil_plane_detect(PointCloud::Ptr source_cloud)

这是一行C++代码，使用了PCL（Point...而soil_plane_detect(PointCloud<PointXYZRGB>::Ptr source_cloud)是一个函数，它接受一个指向Point Cloud的智能指针，并在其中检测土壤平面。具体实现需要查看函数体内部的代码。

template<typename PointT> int read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset); // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); }

这段代码实现了一个读取 PCD 文件并转换为 PointCloud 的函数。具体实现方式如下： 1. 首先，使用 pcl::PCLPointCloud2 类型的变量 blob 存储从文件中读取的点云数据。 2. 然后，调用 read 函数读取文件，并将读取...
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