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);如何修改

时间: 2024-02-13 19:01:36 浏览: 145
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这段代码的问题在于，它将pcl::CorrespondencesPtr类型的指针correspondences_filtered作为参数传递给了icp.setInputCorrespondences()函数。实际上，pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类中也没有定义setInputCorrespondences()函数。正确的做法是将pcl::Correspondences类型的对象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.align(*aligned_cloud, correspondences_filtered); ``` 注意，这里通过icp.align()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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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

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...

#include #include #include int main() { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadTXTFile("input_cloud.txt", *cloud); // 创建VoxelGrid对象 pcl::VoxelGrid voxel_grid; voxel_grid.setInputCloud(cloud); voxel_grid.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置体素格子大小 // 执行下采样 pcl::PointCloud::Ptr downsampled_cloud(new pcl::PointCloud); voxel_grid.filter(*downsampled_cloud); // 保存下采样后的点云 pcl::io::saveTXTFile("downsampled_cloud.txt", *downsampled_cloud); return 0; } 请把这段代码转换为python语言

我们使用pcl.PointCloud和pcl.VoxelGrid类来创建PointCloud和VoxelGrid对象，并使用相应的方法进行操作。最后，我们使用.to_file方法将下采样后的点云保存到文件中。 请确保已正确安装PCL库以及PCL的Python...

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 >;

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...

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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...

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

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// 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。

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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。

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这是 PCL 库中的一个函数，用于读取 PCD 格式的点云文件，并将其存储到 pcl::PointCloud<PointT> 类型的点云对象中。函数的具体参数和作用如下： - file_name：要读取的 PCD 文件的文件名。 - cloud：用于...
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