使用c++代码和pcl点云，对Eigen::Quaternionf quat(rotation_matrix_OBB) obb包围盒计算基于y轴的旋转角度

可以使用以下代码来计算基于Y轴的旋转角度：

#include <pcl/common/transforms.h>  // 包含变换的头文件

// 定义旋转矩阵
Eigen::Matrix3f rotation_matrix_OBB = ...;

// 将旋转矩阵转换为四元数
Eigen::Quaternionf quat(rotation_matrix_OBB);

// 获取旋转轴和旋转角度
Eigen::Vector3f axis = quat.axis();
float angle = quat.angle();

// 计算基于Y轴的旋转角度
Eigen::Vector3f y_axis(0, 1, 0);
float y_angle = angle * y_axis.dot(axis);

这里假设`rotation_matrix_OBB`是已经计算好的OBB包围盒的旋转矩阵。我们首先将旋转矩阵转换为四元数`quat`，然后通过`quat.axis()`获取旋转轴，通过`quat.angle()`获取旋转角度。

接下来，我们定义一个Y轴的向量`y_axis`，并将它与旋转轴做点积，再乘上旋转角度，即可得到基于Y轴的旋转角度`y_angle`。

相关问题

使用c++语言和pcl点云库，对输入点云进行平面分割，平面投影，投影后进行obb计算，并输出obb基于xyz的旋转角度

好的，这个问题可以分成几个步骤来处理。

首先，我们需要使用 PCL 库对输入点云进行平面分割。平面分割可以使用 RANSAC 算法来实现。具体而言，我们可以使用 `pcl::ModelCoefficients` 作为输出来存储平面法向量和平面上一点的坐标，使用 `pcl::SACSegmentation` 类来进行平面分割。示例代码如下：

pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);

pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);

seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(*inliers, *coefficients);

然后，我们需要对点云进行平面投影。我们可以使用 `pcl::ProjectInliers` 类来实现。投影后的点云将只包含平面上的点。示例代码如下：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;
proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
proj.setInputCloud(cloud);
proj.setModelCoefficients(coefficients);
proj.filter(*cloud_projected);

接下来，我们可以使用 `pcl::MomentOfInertiaEstimation` 类来计算 OBB。这个类可以计算点云的惯性矩阵，并从中提取 OBB。示例代码如下：

pcl::MomentOfInertiaEstimation<pcl::PointXYZ> feature_extractor;
feature_extractor.setInputCloud(cloud_projected);
feature_extractor.compute();

Eigen::Matrix3f inertia_tensor;
Eigen::Vector3f obb_origin, obb_axis;
Eigen::Vector3f obb_lengths, obb_transform;

feature_extractor.getOBB(obb_origin, obb_axis, obb_lengths, obb_transform);

最后，我们需要将 OBB 的旋转角度转换为基于 XYZ 的角度。我们可以使用 `Eigen` 库来实现这个转换。示例代码如下：

Eigen::Matrix3f obb_rotation;
obb_rotation.col(0) = obb_axis;
obb_rotation.col(1) = obb_transform.cross(obb_axis);
obb_rotation.col(2) = obb_transform;

Eigen::Vector3f obb_euler = obb_rotation.eulerAngles(0, 1, 2);

这里的 `obb_euler` 向量包含了 OBB 的旋转角度（以弧度为单位），基于 XYZ 轴。如果需要转换为角度，则可以使用 `Eigen::Vector3f::radtodeg()` 函数进行转换。

完整的代码示例如下：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/filters/project_inliers.h>
#include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h>

int main(int argc, char** argv)
{
  if (argc != 2)
  {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <input.pcd>" << std::endl;
    return -1;
  }

  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud) == -1)
  {
    std::cerr << "Failed to load input point cloud" << std::endl;
    return -1;
  }

  pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
  pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);

  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
  seg.setOptimizeCoefficients(true);
  seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
  seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
  seg.setMaxIterations(1000);
  seg.setDistanceThreshold(0.01);

  seg.setInputCloud(cloud);
  seg.segment(*inliers, *coefficients);

  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;
  proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
  proj.setInputCloud(cloud);
  proj.setModelCoefficients(coefficients);
  proj.filter(*cloud_projected);

  pcl::MomentOfInertiaEstimation<pcl::PointXYZ> feature_extractor;
  feature_extractor.setInputCloud(cloud_projected);
  feature_extractor.compute();

  Eigen::Matrix3f inertia_tensor;
  Eigen::Vector3f obb_origin, obb_axis;
  Eigen::Vector3f obb_lengths, obb_transform;

  feature_extractor.getOBB(obb_origin, obb_axis, obb_lengths, obb_transform);

  Eigen::Matrix3f obb_rotation;
  obb_rotation.col(0) = obb_axis;
  obb_rotation.col(1) = obb_transform.cross(obb_axis);
  obb_rotation.col(2) = obb_transform;

  Eigen::Vector3f obb_euler = obb_rotation.eulerAngles(0, 1, 2);

  std::cout << "OBB Euler angles: " << obb_euler.transpose() << std::endl;

  return 0;
}

qt pcl 可视化点云 setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE)修改点云尺寸后 并没有看出区别

使用`setPointCloudRenderingProperties`函数可以设置点云渲染属性，如点云大小、颜色等。其中`PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE`属性用于设置字体大小。但是，如果只设置字体大小，是不会对点云的大小产生影响的。

如果您想改变点云的大小，可以使用`setPointCloudScale`函数，例如：

viewer->setPointCloudScale(1.5, 1.5, 1.5); //将点云的大小设置为原来的1.5倍

如果您想修改点云的点大小，可以使用`setPointCloudRenderingProperties`函数，例如：

viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "cloud"); //将点云的点大小设置为2

需要注意的是，点云的大小和点的大小是不同的概念，可能会对您的问题产生混淆。