用cpp写一个将输入的无序点云变为有序点云,并根据像素坐标形成的锚框进行切割的函数
时间: 2024-05-05 17:20:59 浏览: 6
这个问题有点复杂,需要多个步骤来实现。首先,需要对输入的无序点云进行三维空间的重构,变成一个有序的点云。这可以使用点云配准算法来完成,比如ICP(Iterative Closest Point)算法。
接下来,需要根据像素坐标形成的锚框进行切割。这可以通过将像素坐标转换为点云坐标系中的坐标,然后根据锚框的位置和大小来筛选出点云中的对应点。
下面是一个简单的代码示例,实现了上述两个步骤:
```cpp
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
typedef pcl::PointXYZ PointT;
void cutPointCloud(const pcl::PointCloud<PointT>::Ptr& cloud_in, const Eigen::Vector4f& anchor_box)
{
// 1. 进行点云配准,得到有序点云
pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
icp.setInputSource(cloud_in);
icp.setMaximumIterations(50);
icp.align(*cloud_in);
// 2. 根据锚框进行切割
pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_out(new pcl::PointCloud<PointT>());
for (size_t i = 0; i < cloud_in->size(); ++i)
{
const auto& point = cloud_in->at(i);
Eigen::Vector4f pt(point.x, point.y, point.z, 1);
Eigen::Vector4f pt_transformed = icp.getFinalTransformation() * pt;
if (pt_transformed[0] >= anchor_box[0] && pt_transformed[0] <= anchor_box[1] &&
pt_transformed[1] >= anchor_box[2] && pt_transformed[1] <= anchor_box[3] &&
pt_transformed[2] >= anchor_box[4] && pt_transformed[2] <= anchor_box[5])
{
cloud_out->push_back(point);
}
}
// 输出切割后的点云
pcl::PCDWriter writer;
writer.write("output.pcd", *cloud_out, false);
}
int main(int argc, char** argv)
{
// 读入点云数据
pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<PointT>());
pcl::PCDReader reader;
reader.read("input.pcd", *cloud_in);
// 定义锚框,这里假设锚框左上角坐标为(100, 100),右下角坐标为(200, 200),深度范围为(0, 1)
Eigen::Vector4f anchor_box(100, 200, 100, 200, 0, 1);
// 进行切割
cutPointCloud(cloud_in, anchor_box);
return 0;
}
```
注意,在实际使用时可能需要根据具体的需求进行修改。