我现在要进行植物点云的分割,从叶尖沿着内部节点的连接路径迭代遍历图,直到遇到一个结点,来重建每个部分片段,其结果可以包含叶子和分蘖。,输入的是"D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test5_ply.ply",输出的是"D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test6_ply.ply"
时间: 2023-07-09 12:55:01 浏览: 43
好的,你的问题是关于植物点云分割的具体实现方法和输入输出路径。根据你的描述,可以大致了解你的需求。这里提供一种实现思路:
1. 加载输入点云文件,例如使用PCL库中的PLYReader。
2. 构建点云的连接关系,例如使用PCL库中的KdTree或Octree。
3. 从点云中选择一个未被遍历的点作为起点,沿着内部节点的连接路径迭代遍历图,直到遇到一个结点。
4. 将遍历过的点标记为已访问,将它们加入到一个新的点云对象中。
5. 重复步骤3和4,直到所有点都被遍历过。
6. 将每个部分片段的点云对象输出到文件中,例如使用PCL库中的PLYWriter。
具体实现细节可以根据实际情况进行调整。至于输入输出路径,你提供的路径已经可以使用,只需要确保路径存在并且具有读写权限即可。
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我现在要进行植物点云的分割,从叶尖沿着内部节点的连接路径迭代遍历图,直到遇到一个结点,来重建每个部分片段,其结果可以包含叶子和分蘖。这一步骤如何用pcl,c++写出来可以运行的
好的,你可以使用PCL中的Region Growing算法来实现植物点云的分割。Region Growing算法是一种基于邻域的分割方法,它将相邻的点合并成一个集合,从而形成具有相似属性的区域。以下是一个使用Region Growing算法进行植物点云分割的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
int main (int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("plant_cloud.pcd", *cloud);
pcl::search::Search<pcl::PointXYZ>::Ptr tree = boost::shared_ptr<pcl::search::Search<pcl::PointXYZ> > (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud <pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud <pcl::Normal>);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator;
normal_estimator.setSearchMethod (tree);
normal_estimator.setInputCloud (cloud);
normal_estimator.setKSearch (50);
normal_estimator.compute (*normals);
pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;
reg.setMinClusterSize (100);
reg.setMaxClusterSize (1000000);
reg.setSearchMethod (tree);
reg.setNumberOfNeighbours (30);
reg.setInputCloud (cloud);
reg.setInputNormals (normals);
reg.setSmoothnessThreshold (3.0 / 180.0 * M_PI);
reg.setCurvatureThreshold (1.0);
std::vector <pcl::PointIndices> clusters;
reg.extract (clusters);
std::cout << "Number of clusters: " << clusters.size () << std::endl;
return (0);
}
```
在这个示例代码中,我们首先加载了一个植物点云,然后计算了每个点的法向量。接下来,我们创建了一个RegionGrowing对象,并设置了一些参数,例如最小和最大簇大小、搜索方法、邻居数量、输入点云和法向量等。最后,我们调用extract函数来执行分割,并得到分割后的簇。你可以根据自己的需求调整参数,例如设置更小的最小簇大小来识别更小的结构部分。
在一个三维植物点云中,通过从叶尖沿着内部节点的连接路径迭代遍历图,直到遇到一个结点,来重建每个部分片段,其结果可以包含叶子和分蘖。,这一步用PCL1.8.1编译出来
这个过程可以被描述为对点云进行分割,其中每个部分片段代表着植物的一个结构部分。对于PCL 1.8.1的编译问题,你需要按照以下步骤进行:
1.安装依赖项:在编译PCL之前,你需要安装一些依赖项,例如Boost,Eigen,FLANN和VTK。你可以使用以下命令安装它们:
```
sudo apt-get install libboost-all-dev libeigen3-dev libflann-dev libvtk6-dev
```
2.下载PCL源代码:你可以从PCL的官方网站上下载PCL源代码。你可以使用以下命令进行下载:
```
git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git
```
3.创建编译目录并编译:在源代码文件夹中创建一个build文件夹,并在其中运行cmake和make命令进行编译。你可以使用以下命令进行这些操作:
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
```
4.安装PCL:当编译完成后,你可以使用以下命令将PCL安装到系统中:
```
sudo make install
```
完成以上步骤后,你应该能够成功地编译PCL 1.8.1并使用它来进行植物点云的分割。