pcl::concatenatefields
时间: 2023-04-29 14:01:20 浏览: 75
pcl::concatenatefields是一个PCL库中的函数,用于将点云中的多个字段(如XYZ坐标、RGB颜色、法向量等)合并成一个字段。这个函数可以方便地将多个点云数据源合并成一个点云,或者将一个点云中的多个字段合并成一个字段,以便于后续处理和分析。
相关问题
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
以下是一个骨架图分割的代码示例,其中使用了PCL库中的一些方法:
```
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <iostream>
#include <vector>
typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;
int main(int argc, char** argv)
{
PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);
pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud);
// 使用PCL库中的pcl::GreedyProjectionTriangulation类进行点云分割
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
pcl::NormalEstimation<PointT, pcl::PointNormal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointT>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*cloud_normals);
pcl::concatenateFields(*cloud, *cloud_normals, *cloud_with_normals);
pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);
pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3;
pcl::PolygonMesh triangles;
gp3.setSearchRadius(0.025);
gp3.setMu(2.5);
gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);
gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI / 4); // 45 degrees
gp3.setMinimumAngle(M_PI / 18); // 10 degrees
gp3.setMaximumAngle(2 * M_PI / 3); // 120 degrees
gp3.setNormalConsistency(false);
gp3.setInputCloud(cloud_with_normals);
gp3.setSearchMethod(tree2);
gp3.reconstruct(triangles);
// 将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点
std::vector<pcl::PointXYZ> leaf_points, internal_points, cross_points;
// ...
// 找到最高的交叉节点,并将其标记为"植物轮廓"
pcl::PointXYZ contour_point;
// ...
// 提取出低于轮廓的点作为茎的一部分
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, std::numeric_limits<float>::max());
pass.filter(*stem_cloud);
// 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
pcl::PointCloud<PointT>::Ptr stem_internal_cloud(new pcl::PointCloud<PointT>);
// ...
// 将骨架图分割成多个部分
std::vector<std::vector<pcl::PointXYZ>> segments;
// ...
return 0;
}
```
需要根据具体应用场景进行参数调整和代码实现。
pcl 显示点云法向量
可以使用pcl::visualization::PCLVisualizer来显示点云法向量。具体步骤如下:
1. 计算点云法向量,可以使用pcl::NormalEstimation或pcl::IntegralImageNormal计算。
2. 将点云和法向量存储在pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>中。
3. 创建一个PCLVisualizer对象,并添加点云和法向量的可视化。
4. 设置可视化参数,例如颜色、大小等。
5. 调用PCLVisualizer的spin()函数显示可视化。
下面是一个示例代码:
```cpp
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
int main()
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud);
// 计算点云法向量
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals);
// 将点云和法向量存储在pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>中
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
pcl::concatenateFields(*cloud, *normals, *cloud_with_normals);
// 创建PCLVisualizer对象,并添加点云和法向量的可视化
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PointCloud with normals");
viewer.addPointCloudNormals<pcl::PointNormal>(cloud_with_normals, 1, 0.05, "normals");
// 设置可视化参数
viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "normals");
// 显示可视化
viewer.spin();
return 0;
}
```