pcl编写平面拟合函数

PCL提供了 `pcl::ModelCoefficients` 类型，可以用来表示模型的系数，例如平面拟合函数的系数。

平面拟合函数可以使用 `pcl::SACSegmentation` 类实现，示例代码如下：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 假设点云数据已经加载到了 cloud 中

// 创建法线估计对象
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);

// 创建一个空的 kdtree 对象，并把它传递给法线估计对象
// 基于给出的输入点云，建立 kdtree
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);

// 输出的法线不需要进行归一化
ne.setKSearch(20);
ne.setNormalEstimationMethod(ne.AVERAGE_3D_GRADIENT);

// 计算法线
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.compute(*normals);

// 创建平面模型分割对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);

// 输入点云和法线
seg.setInputCloud(cloud);
seg.setInputNormals(normals);

// 分割平面
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
seg.segment(*inliers, *coefficients);

// 输出平面模型的系数
std::cout << "平面模型的系数：";
for (auto c : coefficients->values)
{
    std::cout << c << " ";
}
std::cout << std::endl;

在上述示例代码中，我们首先创建了一个点云对象 `cloud`，并将点云数据加载到其中。然后，我们创建了一个法线估计对象 `ne`，并使用点云 `cloud` 计算了点云的法线。接着，我们创建了一个平面模型分割对象 `seg`，设置了模型类型为 `SACMODEL_PLANE`，并使用 RANSAC 算法进行平面分割。最后，我们调用 `seg.segment` 函数对点云进行平面分割，并将平面模型的系数保存在 `coefficients` 变量中。