pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<PointT>); //创建一个点云对象 ccHObject* entity = getSelectedEntities()[0]; ccPointCloud* ccCloud = ccHObjectCaster::ToPointCloud(entity); 续写这段代码，使用passthrough对点云中z值在(0 , 1.3)的点进行过滤，然后在z值为1.3处用ransac算法进行圆的拟合，计算圆的直径

时间: 2024-02-19 11:03:10 浏览: 250
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PCL点云创建示例

可以使用以下代码继续处理： ```cpp // Passthrough滤波器 pcl::PassThrough<PointT> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(0.0, 1.3); pass.filter(*cloud); // RANSAC 圆拟合 pcl::SampleConsensusModelCircle2D<PointT>::Ptr model(new pcl::SampleConsensusModelCircle2D<PointT>(cloud)); pcl::RandomSampleConsensus<PointT> ransac(model); ransac.setDistanceThreshold(0.01); // 设置距离阈值 ransac.computeModel(); Eigen::VectorXf model_coefficients; ransac.getModelCoefficients(model_coefficients); // 计算直径 float diameter = model_coefficients[6] * 2; ``` 这段代码使用了 PCL 中的 passthrough 滤波器将 z 值在 (0, 1.3) 之间的点进行过滤，然后使用 RANSAC 算法拟合圆形，并计算直径。其中，`PointT` 是点云中点的数据类型，`getSelectedEntities()` 是获取选中实体的函数。
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pcl::IterativeClosestPoint icp; icp.setInputSource(source_cloud); icp.setInputTarget(target_cloud); icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences); pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus()); 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

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::Iterative...

如何理解后面的代码？为什么要使用template，还有using的方式等？namespace pcl { // Forward declarations template <typename T> class PointRepresentation; /** \brief KdTreeFLANN is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree structures. The class is making use of * the FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbor) project by Marius Muja and David Lowe. * * \author Radu B. Rusu, Marius Muja * \ingroup kdtree */ template <typename PointT, typename Dist = ::flann::L2_Simple<float> > class KdTreeFLANN : public pcl::KdTree { public: using KdTree::input_; using KdTree::indices_; using KdTree::epsilon_; using KdTree::sorted_; using KdTree::point_representation_; using KdTree::nearestKSearch; using KdTree::radiusSearch; using PointCloud = typename KdTree::PointCloud; //相关继承 using PointCloudConstPtr = typename KdTree::PointCloudConstPtr; using IndicesPtr = shared_ptr<std::vector<int> >; using IndicesConstPtr = shared_ptr<const std::vector<int> >; using FLANNIndex = ::flann::Index<Dist>; // Boost shared pointers using Ptr = shared_ptr<KdTreeFLANN >; using ConstPtr = shared_ptr<const KdTreeFLANN >;

这段代码定义了一个名为KdTreeFLANN的类模板，用于创建3D空间中的kD-tree结构。它使用了FLANN库（Fast Library for Approximate Nearest Neighbor，快速最近邻库）来实现。通过继承pcl::KdTree<PointT>，KdTreeFLANN...

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...

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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...

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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) ...

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pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReader reader; reader.read("filename.pcd", *cloud); 在这里，pcl::PointXYZ 结构体表示包含 x、y、z 三个字段...

// 滤波 pcl::PassThrough pass; pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(0, 1.5); pass.setInputCloud(filtered_cloud); PointCloud::Ptr pass_filtered_cloud(new PointCloud); pass.filter(*pass_filtered_cloud);

这段代码是使用 PCL 库中的 PassThrough 滤波器对点云数据进行过滤。具体来说，通过 setFilterFieldName() 方法设置要过滤的字段名称（这里是 "z"），再通过 setFilterLimits() 方法设置过滤的上下限（这里是 0 和 ...

pcl::ExtractIndices extract;

pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<PointT>); // ... 加载或生成点云数据 ... // 创建并设置筛选条件 pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract; extract.setInputCloud (cloud); // ...

pcl：：pointcloud pcl：：pclpointcloud2

cloud_filtered是一个pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr类型的指针，用于存储PointCloud<pcl::PointXYZ>格式的点云数据。 pcl::PCLPointCloud2是另一种数据格式，它是一种通用的点云数据结构，可以存储多种类型...

pcl c++ 不输入点云的PointCloudColorHandlerCustom 构造函数用在什么地方 PointCloudColorHandlerCustom (double r, double g, double b) : PointCloudColorHandler () , r_ (r) , g_ (g) , b_ (b) { capable_ = true; }

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载点云数据... pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color_handler(255, 0, 0); // 红色 ...

需要将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点。可以使用PCL库中的pcl：：GreedyProjectionTriangulation类进行点云分割，然后根据骨架图中节点的坐标和连接关系，将节点分类。接下来，找到最高的交叉节点，并将其标记为"植物轮廓"。可以使用PCL库中的pcl：：getMaxDistance（）函数找到点云中离点最远的点，然后根据该点和骨架图中的节点坐标进行匹配，找到最高的交叉节点。然后，需要提取出低于轮廓的点作为茎的一部分。可以使用PCL库中的pcl：:P assThrough类进行点云滤波，将高于轮廓的点过滤掉。接着，需要从数据中提取出茎的内点，并将骨架图中的一度节点重新连接。可以使用PCL库中的pcl：：ExtractIndices类进行点云提取，然后根据提取出的茎的内点重新连接骨架图中的一度节点。最后，将骨架图分割成多个部分，每个部分都以叶尖为起点，以交叉节点为终点。如果部分的一个端点是茎的一部分，则将其标记为叶子。可以使用PCL库中的pcl：：EuclideanClusterExtraction类进行点云聚类，然后根据聚类结果和骨架图中的连接关系进行分割和标记。如何具体操作代码

pcl::PointCloud<PointT>::Ptr stem_cloud(new pcl::PointCloud<PointT>); pcl::PassThrough<PointT> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(contour_point.z,...
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