PCL库narf关键点提取代码

时间: 2023-09-15 22:24:19 浏览: 43
以下是使用PCL库的narf关键点提取代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/range_image_border_extractor.h> #include <pcl/keypoints/narf_keypoint.h> int main (int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("test_pcd.pcd", *cloud); // 这里的文件路径和文件名需要根据实际情况修改 // 生成深度图像 float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; pcl::RangeImage::Ptr range_image (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor; range_image_border_extractor.setMinRange (0.0f); range_image_border_extractor.setBorderPolicy (pcl::RangeImageBorderExtractor::BORDER_POLICY_MIRROR); range_image->createFromPointCloud (*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad (360.0f), pcl::deg2rad (180.0f), Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f ((*cloud).sensor_origin_[0], (*cloud).sensor_origin_[1], (*cloud).sensor_origin_[2])) * Eigen::Affine3f ((*cloud).sensor_orientation_), range_image_border_extractor); // 生成NARF关键点 pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage (range_image); narf_keypoint_detector.getParameters ().support_size = support_size; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr narf_keypoints (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); narf_keypoint_detector.compute (*narf_keypoints); // 输出NARF关键点数量 std::cout << "Number of NARF keypoints: " << narf_keypoints->size () << std::endl; // 可以将关键点保存为PCD格式文件进行可视化 pcl::io::savePCDFileASCII ("narf_keypoints.pcd", *narf_keypoints); return 0; } ``` 该代码首先从文件中加载点云数据,然后生成深度图像,并使用NARF算法提取关键点。最后,将关键点保存为PCD格式文件进行可视化。在代码中,`support_size`参数用于设置NARF算法的支持半径大小,可以根据需要进行调整。

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以下是使用PCL库进行NARF关键点提取的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { if(argc != 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " cloud.pcd" << std::endl; return -1; } pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile(argv[1], *cloud); pcl::PointCloud::Ptr narfs(new pcl::PointCloud); pcl::RangeImage range_image; pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; Eigen::Affine3f scene_sensor_pose(Eigen::Affine3f::Identity()); range_image.createFromPointCloud(*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad(360.0f), pcl::deg2rad(180.0f), scene_sensor_pose, coordinate_frame, support_size, support_size/2.0f); pcl::PointCloud::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage(&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters().support_size = support_size; narf_keypoint_detector.compute(*keypoints); pcl::NarfDescriptor narf_descriptor(&range_image, &narf_keypoint_detector); narf_descriptor.getParameters().support_size = support_size; narf_descriptor.getParameters().rotation_invariant = true; narf_descriptor.compute(*narfs); boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("NARF Keypoints")); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); viewer->addPointCloud(cloud, "cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud"); viewer->addPointCloud(keypoints, "keypoints"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "keypoints"); viewer->spin(); return 0; } 该代码加载点云数据后,使用 pcl::RangeImage 对其进行预处理,然后使用 pcl::NarfKeypoint 进行关键点提取,最终使用 pcl::NarfDescriptor 计算NARF描述符。提取出的关键点和原始点云数据一起显示在可视化窗口中。
下面是使用PCL库实现汉明距离特征点匹配的代码示例: cpp #include #include #include #include #include #include #include // 定义点云类型 typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud PointCloud; int main() { // 读取点云A和点云B PointCloud::Ptr cloudA(new PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloudA.pcd", *cloudA); PointCloud::Ptr cloudB(new PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloudB.pcd", *cloudB); // 初始化特征估计器和匹配器 pcl::SHOTEstimation shotEstimator; pcl::CorrespondenceEstimation correspondenceEstimator; pcl::CorrespondenceRejectorOneToOne rejector; pcl::TransformationEstimationSVD transformationEstimator; // 计算点云A和点云B的SHOT特征 pcl::PointCloud::Ptr normalsA(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr normalsB(new pcl::PointCloud); pcl::NormalEstimation normalEstimator; normalEstimator.setInputCloud(cloudA); normalEstimator.setRadiusSearch(0.02); normalEstimator.compute(*normalsA); shotEstimator.setInputCloud(cloudA); shotEstimator.setInputNormals(normalsA); pcl::PointCloud::Ptr descriptorsA(new pcl::PointCloud); shotEstimator.compute(*descriptorsA); normalEstimator.setInputCloud(cloudB); normalEstimator.compute(*normalsB); shotEstimator.setInputCloud(cloudB); shotEstimator.setInputNormals(normalsB); pcl::PointCloud::Ptr descriptorsB(new pcl::PointCloud); shotEstimator.compute(*descriptorsB); // 计算点云A和点云B之间的匹配 correspondenceEstimator.setInputSource(descriptorsA); correspondenceEstimator.setInputTarget(descriptorsB); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); correspondenceEstimator.determineCorrespondences(*correspondences); // 去掉不合理的匹配 rejector.setInputCorrespondences(correspondences); pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences); rejector.getCorrespondences(*inliers); // 估计刚体变换 Eigen::Matrix4f transformation; transformationEstimator.estimateRigidTransformation(*cloudA, *cloudB, *inliers, transformation); return 0; } 上述代码中使用了PCL库中的SHOT特征估计器、匹配器和刚体变换估计器等模块,实现了点云的特征点匹配。需要注意的是,由于SHOT特征是基于点法线的,因此在计算SHOT特征之前需要先计算点云的法线。在实际应用中,可能需要根据具体的应用场景选择不同的特征估计器和匹配器,并结合其他优化方法来提高匹配的准确性。
以下是使用PCL库实现特征点匹配汉明距离的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char** argv) { // 读入两个点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2); // 计算法向量 pcl::NormalEstimation ne; pcl::PointCloud::Ptr normals1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr normals2(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud1); ne.setInputCloud(cloud1); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals1); tree->setInputCloud(cloud2); ne.setInputCloud(cloud2); ne.setSearchMethod(tree); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*normals2); // 计算FPFH特征 pcl::FPFHEstimation fpfh; pcl::PointCloud::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud); fpfh.setInputCloud(cloud1); fpfh.setInputNormals(normals1); fpfh.setSearchMethod(tree); fpfh.setRadiusSearch(0.5); fpfh.compute(*fpfhs1); fpfh.setInputCloud(cloud2); fpfh.setInputNormals(normals2); fpfh.compute(*fpfhs2); // 创建汉明距离匹配器 pcl::registration::CorrespondenceEstimation est; est.setInputSource(fpfhs1); est.setInputTarget(fpfhs2); pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); est.determineCorrespondences(*correspondences); // 使用RANSAC算法剔除误匹配 pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus rej; pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences); pcl::registration::TransformationEstimationSVD estSVD; rej.setInputSource(cloud1); rej.setInputTarget(cloud2); rej.setInlierThreshold(0.1); rej.setMaximumIterations(10000); rej.setInputCorrespondences(correspondences); rej.getCorrespondences(*inliers); Eigen::Matrix4f transform = Eigen::Matrix4f::Identity(); estSVD.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, *inliers, transform); return 0; } 需要注意的是,上述代码中的cloud1.pcd和cloud2.pcd为需要匹配的两个点云数据文件,可以根据需要进行修改。同时,也可以根据具体应用场景调整匹配器的阈值和RANSAC算法的参数。
如果你想使用PCL(Point Cloud Library)库来对点数据进行物体提取,以下是一个示例代码: cpp <iostream> #include #include #include int() { // 读取点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("point_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file"); return -1; } // 进行点云分割 pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud(cloud); std::vector cluster_indices; pcl::EuclideanClusterExtraction ec; ec.setClusterTolerance(0.2); // 簇的距离容差 ec.setMinClusterSize(10); // 最小簇的点数 ec.setMaxClusterSize(25000); // 最大簇的点数 ec.setSearchMethod(tree); ec.setInputCloud(cloud); ec.extract(cluster_indices); // 进行物体提取 std::vector::Ptr> objects; for (const auto &indices : cluster_indices) { pcl::PointCloud::Ptr object(new pcl::PointCloud); for (const auto &index : indices.indices) { object->points.push_back(cloud->points[index]); } object->width = object->points.size(); object->height = 1; object->is_dense = true; objects.push_back(object); } // 可视化结果 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Objects"); int color = 0; for (const auto &object : objects) { pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom color_handler(object, color % 256, (color + 128) % 256, (color + 64) % 256); viewer.addPointCloud(object, color_handler, "object" + std::to_string(color)); color++; } viewer.spin(); return 0; } 在这个示例中,我们首先使用pcl::io::loadPCDFile函数读取点云数据。然后,我们设置点云分割的参数,并使用pcl::EuclideanClusterExtraction类进行点云分割。我们可以通过调整setClusterTolerance、setMinClusterSize和setMaxClusterSize等函数来控制分割的精度和簇的大小。 接下来,我们遍历每个簇的索引,将对应的点云提取出来,并存储在objects向量中。 最后,我们使用PCL的可视化模块pcl::visualization::PCLVisualizer来可视化提取出的物体。 请注意,此示例仅提供了一个简单的实现,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和算法优化。同时,还可以使用其他PCL库中的功能来进一步处理和分析提取出的物体。
以下是使用 PCL 库实现的汉明距离特征匹配点对的示例代码: cpp #include #include #include #include #include #include #include typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud PointCloudT; typedef pcl::FPFHSignature33 FeatureT; typedef pcl::PointCloud<FeatureT> FeatureCloudT; int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 PointCloudT::Ptr source_cloud(new PointCloudT); PointCloudT::Ptr target_cloud(new PointCloudT); pcl::io::loadPCDFile("source.pcd", *source_cloud); pcl::io::loadPCDFile("target.pcd", *target_cloud); // 计算法向量 pcl::NormalEstimationOMP ne; ne.setNumberOfThreads(8); ne.setInputCloud(source_cloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree()); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud::Ptr source_normals(new pcl::PointCloud); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*source_normals); ne.setInputCloud(target_cloud); pcl::PointCloud::Ptr target_normals(new pcl::PointCloud); ne.compute(*target_normals); // 计算特征向量 pcl::FPFHEstimation fe; fe.setInputCloud(source_cloud); fe.setInputNormals(source_normals); fe.setSearchMethod(tree); FeatureCloudT::Ptr source_features(new FeatureCloudT); fe.setRadiusSearch(0.05); fe.compute(*source_features); fe.setInputCloud(target_cloud); fe.setInputNormals(target_normals); FeatureCloudT::Ptr target_features(new FeatureCloudT); fe.compute(*target_features); // 找到匹配点对 pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (size_t i = 0; i < source_features->size(); ++i) { int k = -1; float min_distance = std::numeric_limits<float>::max(); for (size_t j = 0; j < target_features->size(); ++j) { float distance = 0; for (int k = 0; k < 33; ++k) { if (source_features->points[i].histogram[k] != target_features->points[j].histogram[k]) { distance++; } } if (distance < min_distance) { min_distance = distance; k = j; } } if (k >= 0) { correspondences->push_back(pcl::Correspondence(i, k, min_distance)); } } // 根据匹配点对进行 ICP 变换 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); // 可视化结果 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer"); viewer.addPointCloud(source_cloud, "source_cloud"); viewer.addPointCloud(target_cloud, "target_cloud"); viewer.addPointCloud(aligned_cloud, "aligned_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1.0, 0.0, 0.0, "source_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0.0, 1.0, 0.0, "target_cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0.0, 0.0, 1.0, "aligned_cloud"); viewer.spin(); return 0; } 以上代码实现了通过汉明距离计算特征匹配点对,并使用 ICP 算法进行配准的功能。在代码中,我们首先使用 PCL 库计算点云数据的法向量和特征向量,然后遍历所有的特征向量,计算它们之间的汉明距离,并找到它们之间的匹配点对。最后,使用 ICP 算法将源点云和目标点云进行配准,并将结果可视化展示出来。

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